雲端合理化是評估資產的程式，以判斷移轉或現代化雲端中每個資產的最佳方式。 如需合理化程式的詳細資訊，請參閱 什麼是數字資產。
合理化背景
本文列出的「合理化五個 R」是一個對任何被考慮為雲端候選的工作負載潛在未來狀態加上標籤的絕佳方式。 在您嘗試合理化環境之前，請先將此標籤流程放入正確的背景中。 若要提供該背景，請審閱下列神話：
神話：在過程中早期做出合理化決策很容易
良好的合理化需要深入瞭解工作負載和相關聯的資產，例如應用程式、基礎結構和數據。 最重要的是，良好的合理化決策需要時間。 建議您使用 累加式合理化程式。
神話：雲端採用必須等待所有工作負載合理化
當整個 IT 組合或甚至是單一數據中心合理化時，它可以將業務價值延遲數月甚至數年。 盡可能避免完全合理化。 相反地，請使用 Power of 10方法進行規劃 ，以對規劃採用雲端的10個工作負載做出明智的決策。
神話：業務理由必須等待所有工作負載合理化
若要開發雲端採用工作的商業理由，請在組合層級進行一些基本假設。 當動機與創新保持一致時，請假設重新架構。 如果它們適合遷移，請假設重新託管。 這些假設可以加速商務理由程式。 在每個工作負載採用週期的評估階段期間，假設會受到挑戰，並精簡預算。
現在請檢閱下列五個合理化的步驟，以熟悉長期的過程。 開發雲端採用方案時，請選擇最適合您動機、業務成果和目前狀態環境的選項。 數字資產合理化的目標是設定基準，而不是合理化每個工作負載。
合理化的五個 R
以下是合理化的五個「R」選項，這些選項是最常見的合理化方式。
重新托管
也稱為 升舉遷移，重新托管工作會將目前的資產狀態移至所選的雲端提供者，且對整體架構的變更最小。
常見的驅動程式可能是：
- 降低資本支出。
- 釋放資料中心空間。
- 實現雲端投資快速回報。
量化分析因素包括：
- VM 大小，包括 CPU、記憶體和記憶體。
- 相依性，例如網路流量。
- 資產相容性。
定性分析因素包括：
- 變更的容錯。
- 商務優先順序。
- 重要的商務事件。
- 處理相依性。
重構
平臺即服務 （PaaS） 選項可以降低與許多應用程式相關聯的營運成本。 最好稍微重構應用程式以符合 PaaS 型模型。
重構 也是指重構程式代碼的應用程式開發程式，讓應用程式能夠提供新的商機。
常見的驅動程式可能包括：
- 更快速且較短的更新。
- 程式代碼可移植性。
- 更高的雲端效率，可協助處理資源、速度、成本和受控作業。
量化分析因素包括：
- 應用程式資產大小，例如CPU、記憶體和記憶體。
- 相依性，例如網路流量。
- 使用者流量，例如頁面檢視、頁面上的時間，以及載入時間。
- 開發平臺，例如語言、資料平臺和仲介層服務。
- 包含 CPU、記憶體、記憶體和版本的資料庫。
定性分析因素包括：
- 持續的商業投資。
- 爆裂選項或時間線。
- 業務流程的相依性。
重新設計架構
有些過時的應用程式與雲端提供者不相容。 這項不相容是因為建置應用程式時所做的架構決策。 在這些情況下，可能需要在轉換之前重新架構應用程式。
在其他情況下，雲端相容但不是雲端原生的應用程式，可能會藉由將解決方案重新架構成雲端原生應用程式，來產生成本效益和營運效率。
常見的驅動程式可能包括：
- 應用程式規模和靈活度。
- 更容易採用新的雲端功能。
- 混合的技術棧。
量化分析因素包括：
- 應用程式資產大小，例如CPU、記憶體和記憶體。
- 相依性，例如網路流量。
- 使用者流量，例如頁面檢視、頁面上的時間，以及載入時間。
- 開發平臺，例如語言、數據平臺和仲介層服務。
- 包含 CPU、記憶體、記憶體和版本的資料庫。
定性分析因素包括：
- 擴大商業投資。
- 營運成本。
- 潛在的反饋迴圈和 DevOps 投資。
重建
在某些情況下，必須克服以繼續執行應用程式的差異可能太大，無法證明進一步投資的合理性。 此問題特別適用於先前符合商務需求但目前不支援目前商務程式的應用程式。 若要解決此問題，請建立新的程式碼基底，以配合 雲端原生 方法。
常見的驅動程式可能是：
- 加速推動創新。
- 更快速地建立應用程式。
- 降低營運成本。
量化分析因素包括：
- 應用程式資產大小，例如CPU、記憶體和記憶體。
- 相依性，例如網路流量。
- 使用者流量，例如頁面檢視、頁面上的時間，以及載入時間。
- 開發平臺，例如語言、數據平臺和仲介層服務。
- 包含 CPU、記憶體、記憶體和版本的資料庫。
定性分析因素包括：
- 用戶滿意度下降。
- 受功能限制的商務程式。
- 潛在的成本增長、體驗增益或營收增長。
替換
解決方案通常是使用當時可用的最佳技術和方法來實作。 有時候軟體即服務 （SaaS） 應用程式可以提供裝載應用程式所需的所有功能。 在這些情境中，工作負載可以被安排在未來替換，並因此從轉型工作中移除。
常見的驅動程式可能是：
- 依照業界最佳做法進行標準化。
- 加速採用商務程序驅動方法。
- 將對於開發的投資，重新配置給能創造具有競爭性差異或優勢的應用程式。
量化分析因素包括：
- 一般營運成本降低。
- VM 大小，包括 CPU、記憶體和記憶體。
- 相依性，例如網路流量。
- 要淘汰的資產。
- 包含 CPU、記憶體、記憶體和版本的資料庫。
定性分析因素包括：
- 目前架構與 SaaS 解決方案的成本效益分析。
- 商務流程圖。
- 數據架構。
- 自訂或自動化程式。
後續步驟
您可以將這五個合理化 Rs 套用至數位資產，以協助您針對每個應用程式的未來狀態做出合理化決策。