Händelser
Anta Microsoft Learn-utmaningen
19 nov. 23 - 10 jan. 23
Ignite Edition – Skapa kunskaper i Microsoft Azure och få ett digitalt märke senast den 10 januari!
Registrera dig nuDen här webbläsaren stöds inte längre.
Uppgradera till Microsoft Edge och dra nytta av de senaste funktionerna och säkerhetsuppdateringarna, samt teknisk support.
Moln rationalisering är processen för att utvärdera tillgångar för att fastställa den bästa metoden för att hantera dem i molnet. När du har fastställt en metod och sammanställt en inventering kan moln rationalisering börja. Moln rationalisering diskuterar de vanligaste rationaliseringsalternativen.
Titta på följande video för att få en snabb översikt över hur du slutför en omfattande utvärdering som hjälper dig att planera och prioritera migreringsarbetet.
Det är lätt att förstå rationalisering när du visualiserar den traditionella rationaliseringsprocessen som ett komplext beslutsträd. Varje tillgång i den digitala egendomen matas genom en process som resulterar i ett av fem svar (de fem R:na för rationalisering). För små egendomar fungerar den här processen bra. För större egendomar är det ineffektivt och kan leda till betydande förseningar. Nu ska vi undersöka processen för att se varför. Sedan presenterar vi en effektivare modell.
Inventering: En grundlig inventering av tillgångar, inklusive program, programvara, maskinvara, operativsystem och systemprestandamått, krävs för att slutföra en fullständig rationalisering med hjälp av traditionella modeller.
Kvantitativ analys: I beslutsträdet driver kvantitativa frågor det första beslutsskiktet. Vanliga frågor är följande:
Kvalitativ analys: Nästa uppsättning beslut kräver mänsklig intelligens i form av kvalitativ analys. Ofta är frågorna som kommer hit unika för lösningen och kan bara besvaras av företagsintressenter och power-användare. Dessa beslut fördröjer vanligtvis processen och saktar ner saker avsevärt. Den här analysen förbrukar vanligtvis 40 till 80 FTE-timmar per program.
Vägledning om hur du skapar en lista över kvalitativa analysfrågor finns i Metoder för planering av digital egendom.
Rationaliseringsbeslut: I händerna på ett erfaret rationaliseringsteam skapar kvalitativa och kvantitativa data tydliga beslut. Tyvärr är team med en hög grad av rationaliseringsupplevelse dyra att anställa eller ta månader att träna.
Om den här ansträngningen är tidskrävande och skrämmande för en digital egendom med 50 virtuella datorer kan du tänka dig den ansträngning som krävs för att driva affärsomvandling i en miljö med tusentals virtuella datorer och hundratals program. Den mänskliga ansträngning som krävs kan lätt överstiga 1 500 FTE-timmar och nio månaders planering.
Även om fullständig rationalisering är sluttillståndet och en bra riktning att gå i, ger det sällan en hög AVKASTNING (avkastning på investeringar) i förhållande till den tid och energi som krävs.
När rationalisering är avgörande för ekonomiska beslut är det värt att överväga en professionell tjänsteorganisation som specialiserar sig på moln rationalisering för att påskynda processen. Även då kan fullständig rationalisering vara en kostsam och tidskrävande insats som fördröjer omvandlingen eller affärsresultaten.
I resten av den här artikeln beskrivs en alternativ metod, som kallas inkrementell rationalisering.
Den fullständiga rationaliseringen av en stor digital egendom är riskbenägen och kan drabbas av förseningar på grund av dess komplexitet. Antagandet bakom den inkrementella metoden är att fördröjda beslut ökar belastningen på verksamheten för att minska risken för vägspärrar. Med tiden skapar den här metoden en organisk modell för att utveckla de processer och erfarenheter som krävs för att fatta kvalificerade rationaliseringsbeslut mer effektivt.
Få organisationer investerar tid, energi och kostnader för att upprätthålla en korrekt realtidsinventering av den fullständiga digitala egendomen. Förlust, stöld, uppdateringscykler och registrering av anställda motiverar ofta detaljerad tillgångsspårning av slutanvändarenheter. RoI för att upprätthålla en korrekt server- och programinventering i ett traditionellt, lokalt datacenter är ofta lågt. De flesta IT-organisationer har mer brådskande problem än att spåra användningen av anläggningstillgångar i ett datacenter.
I en molnomvandling korrelerar inventeringen direkt med driftskostnaderna. Korrekta inventeringsdata krävs för korrekt planering. Tyvärr kan aktuella miljögenomsökningsalternativ fördröja beslut med veckor eller månader. Lyckligtvis kan några knep påskynda datainsamlingen.
Agentbaserad genomsökning är den mest citerade fördröjningen. De robusta data som krävs för en traditionell rationalisering kan ofta bara samlas in med en agent som körs på varje tillgång. Det här beroendet av agenter saktar ofta ned förloppet eftersom det kan kräva feedback från säkerhets-, drifts- och administrationsfunktioner.
I en inkrementell rationaliseringsprocess kan en agentlös lösning användas för en första identifiering för att påskynda tidiga beslut. Beroende på komplexitetsnivån i miljön kan det fortfarande krävas en agentbaserad lösning, men den kan tas bort från den kritiska vägen till affärsförändringar.
Oavsett metod för inventeringsidentifiering kan kvantitativ analys driva inledande beslut och antaganden. Detta gäller särskilt när du försöker identifiera den första arbetsbelastningen eller när målet med rationalisering är en kostnadsjämförelse på hög nivå. I en inkrementell rationaliseringsprocess begränsar molnstrategiteamet och molnimplementeringsteamen de fem R:na för rationalisering till två kortfattade beslut och tillämpar endast dessa kvantitativa faktorer. Detta effektiviserar analysen och minskar mängden initiala data som krävs för att driva förändring.
Om en organisation till exempel befinner sig mitt i en IaaS-migrering till molnet kan du anta att de flesta arbetsbelastningar antingen kommer att dras tillbaka eller byta värd.
Genom att minska antalet potentiella resultat är det lättare att fatta ett första beslut om tillgångens framtida tillstånd. När du minskar alternativen minskar du också antalet frågor som ställs av verksamheten i det här tidiga skedet.
Om alternativen till exempel är begränsade till att byta värd eller gå i pension behöver företaget bara svara på en fråga under den inledande rationaliseringen, vilket är om tillgången ska dras tillbaka.
"Analysen tyder på att inga användare aktivt använder den här tillgången. Är det korrekt, eller har vi förbisett något?" En sådan binär fråga är vanligtvis mycket enklare att köra genom kvalitativ analys.
Den här effektiva metoden ger baslinjer, finansiella planer, strategi och riktning. I senare aktiviteter går varje tillgång igenom ytterligare rationalisering och kvalitativ analys för att utvärdera andra alternativ. Alla antaganden som du gör i den här inledande rationaliseringen testas innan du migrerar enskilda arbetsbelastningar.
Resultatet av föregående avsnitt är en grov rationalisering som är full av antaganden. Sedan är det dags att utmana några av dessa antaganden.
I en traditionell lokal miljö orsakar värdskapet för små, oanvända tillgångar sällan en betydande inverkan på de årliga kostnaderna. Med några få undantag överväger FTE-arbete som krävs för att analysera och dra tillbaka den faktiska tillgången kostnadsbesparingarna från att rensa och dra tillbaka dessa tillgångar.
När du går över till en molnredovisningsmodell kan tillbakagående tillgångar ge betydande besparingar i årliga driftskostnader och direkta migreringsinsatser.
Det är inte ovanligt att organisationer drar tillbaka 20 % eller mer av sin digitala egendom efter att ha slutfört en kvantitativ analys. Vi rekommenderar att du utför ytterligare kvalitativ analys innan du vidtar åtgärder. När det har bekräftats kan tillbakadragning av dessa tillgångar ge den första ROI-segern för molnmigreringen. Detta är ofta en av de största kostnadsbesparande faktorerna. Molnstrategiteamet bör därför övervaka valideringen och tillbakadragningen av tillgångar, parallellt med genomförandet av migreringsmetodiken, för att uppnå en tidig ekonomisk vinst.
Ett företag ger sig sällan ut på bara en omvandlingsresa. Valet mellan kostnadsminskning, marknadstillväxt och nya intäktsströmmar är sällan ett binärt beslut. Därför rekommenderar vi att molnstrategiteamet arbetar med IT för att identifiera tillgångar för parallella omvandlingsinsatser som ligger utanför omfånget för den primära omvandlingsresan.
I IaaS-migreringsexemplet som anges i den här artikeln:
Be DevOps-teamet att identifiera tillgångar som redan ingår i en distributionsautomatisering och ta bort dessa tillgångar från kärnmigreringsplanen.
Be data- och R&D-teamen att identifiera tillgångar som driver nya intäktsströmmar och ta bort dem från kärnmigreringsplanen.
Den här programfokuserade kvalitativa analysen kan köras snabbt och skapar justering över flera kvarvarande migreringsloggar.
Du kan fortfarande behöva överväga vissa tillgångar som värd för tillgångar ett tag. Du kan fasa in senare rationalisering efter den första migreringen.
Att implementera den första arbetsbelastningen är nyckeln till testning och inlärning. Det är den första möjligheten att demonstrera och bygga ett tillväxttänk.
För att säkerställa affärstransparens kan du identifiera en arbetsbelastning som stöds av en medlem i molnstrategiteamets affärsenhet. Välj helst en där teamet har en egen insats och stark motivation att flytta till molnet.
Välj en arbetsbelastning som har minsta beroenden och som kan flyttas som en liten grupp med tillgångar. Vi rekommenderar att du väljer en arbetsbelastning med en definierad testsökväg för att göra valideringen enklare.
Den första arbetsbelastningen distribueras ofta i en experimentell miljö utan drift- eller styrningskapacitet. Det är viktigt att välja en arbetsbelastning som inte interagerar med säkra data.
Molnimplementeringsteamen och molnstrategiteamet kan samarbeta för att analysera den här lilla arbetsbelastningen. Det här samarbetet skapar en kontrollerad möjlighet att skapa och testa kvalitativa analyskriterier. Den mindre populationen skapar en möjlighet att undersöka de berörda användarna och slutföra en detaljerad kvalitativ analys på en vecka eller mindre. Vanliga kvalitativa analysfaktorer finns i det specifika rationaliseringsmålet i de fem R:na för rationalisering.
Parallellt med fortsatt rationalisering kan molnimplementeringsteamet börja migrera den lilla arbetsbelastningen för att utöka inlärningen inom följande nyckelområden:
Molnimplementeringsteamet utför migreringen eller implementeringen av den första arbetsbelastningen, men molnstrategiteamet kan börja prioritera återstående program och arbetsbelastningar.
Den traditionella rationaliseringsmetoden försöker uppfylla alla förutsebara behov. Lyckligtvis krävs ofta ingen plan för varje program för att starta en omvandlingsresa. I en inkrementell modell ger metoden Power of 10 en bra utgångspunkt. I den här modellen väljer molnstrategiteamet de första 10 programmen som ska migreras. Dessa tio arbetsbelastningar bör innehålla en blandning av enkla och komplexa arbetsbelastningar.
Molnimplementeringsteamen och molnstrategiteamet kan samarbeta om den kvalitativa analysen för de första 10 arbetsbelastningarna. Den här ansträngningen skapar den första prioriterade kvarvarande migreringen och den första prioriterade kvarvarande versionen. Den här metoden gör det möjligt för teamen att iterera på metoden och ger tillräckligt med tid för att skapa en lämplig process för kvalitativ analys.
När de två teamen har kommit överens om de kvalitativa analyskriterierna kan utvärderingen bli en uppgift inom varje iteration. För att nå konsensus om utvärderingskriterier krävs vanligtvis två till tre versioner.
När utvärderingen har flyttats in i den inkrementella körningsprocessen för migrering kan molnimplementeringsteamet iterera snabbare vid utvärdering och arkitektur. I det här skedet är molnstrategiteamet också abstrakt, vilket minskar avloppet på deras tid. Detta gör det också möjligt för molnstrategiteamet att fokusera på att prioritera de program som ännu inte är i en specifik version, vilket säkerställer en nära anpassning till förändrade marknadsförhållanden.
Alla prioriterade program är inte redo för migrering. Sekvensering kommer sannolikt att ändras eftersom teamet utför djupare kvalitativ analys och identifierar affärshändelser och beroenden som kan leda till omprioritering av kvarvarande uppgifter. Vissa versioner kan gruppera ett litet antal arbetsbelastningar. Andra kanske bara innehåller en enda arbetsbelastning.
Molnimplementeringsteamet kommer sannolikt att köra iterationer som inte skapar en fullständig arbetsbelastningsmigrering. Ju mindre arbetsbelastning, och ju färre beroenden, desto mer sannolikt är en arbetsbelastning att passa in i en enda sprint eller iteration. Därför rekommenderar vi att de första programmen i versionsloggen är små och innehåller några externa beroenden.
Med tiden slutför molnimplementeringsteamet och molnstrategiteamet en fullständig rationalisering av inventeringen. Den här inkrementella metoden gör det möjligt för teamen att bli kontinuerligt snabbare i rationaliseringsprocessen. Det hjälper också omvandlingsresan att ge konkreta affärsresultat tidigare, utan lika mycket inledande analysarbete.
I vissa fall kan den finansiella modellen vara för snäv för att fatta ett beslut utan ytterligare rationalisering. I sådana fall kan du behöva en mer traditionell metod för rationalisering.
Resultatet av en rationaliseringsinsats är en prioriterad kvarvarande uppgifter för alla tillgångar som påverkas av den valda omvandlingen. Den här kvarvarande informationen är nu redo att utgöra grunden för kostnadsmodeller för molntjänster.
Händelser
Anta Microsoft Learn-utmaningen
19 nov. 23 - 10 jan. 23
Ignite Edition – Skapa kunskaper i Microsoft Azure och få ett digitalt märke senast den 10 januari!
Registrera dig nuUtbildning
Modul
Förbereda för molnimplementering med en datadriven plan - Training
Förbered för molnimplementering med en datadriven molnimplementeringsplan från Cloud Adoption Framework. För nya innovationer kan du lära dig av andra som har använt målplattformarna. För migreringar kan du förstå hur du utvärderar dina tillgångar och planerar de ansträngningar som krävs för att flytta dem till molnet.
Certifiering
Microsoft Certified: Azure for SAP Workloads Specialty - Certifications
Demonstrate planning, migration, and operation of an SAP solution on Microsoft Azure while you leverage Azure resources.
Dokumentation
Moln rationalisering - Cloud Adoption Framework
Lär dig mer om moln rationalisering, vilket är processen för att utvärdera tillgångar för att avgöra det bästa sättet att migrera eller modernisera varje tillgång i molnet.
Definiera en molnimplementeringsplan - Cloud Adoption Framework
Använd Cloud Adoption Framework för Azure för att lära dig hur du vägleder det tekniska arbetet med en definierad molnimplementeringsplan.
Vad är digital egendom? - Cloud Adoption Framework
Lär dig vad en digital egendom är, hur den kan mätas och hur du uppdaterar en finansiell modell som återspeglar din digitala egendom.