迁移到AI就绪的云平台：您的现代化改造路线图与迁移指南

AI就绪的云平台您的现代化改造路线图 AI就绪的云平台：迁移指南 期云服务商的局限性正在阻碍他们实现AI抱负。在这个新格局中，基础设施推动着创新，也决定了您的AI战略的上限。 如今，决定竞争成败的分水岭不再是AI战略的有无，而在于能否将战略规模化落地。 具备前所未有的速度与弹性。88%的智能体AI早期采用者已从生成式AI中获得积 88%从生成式AI中获得积极投资回报的智能体AI早期采用者比例1 极投资回报，因此，讨论的焦点已从“是否可行”转向“如何实施”。 迁移到AI就绪的云平台：您的现代化改造路线图 02工作负载迁移和现代化改造 03 01实现AI 就绪的步骤 为什么选择Google Cloud？ 01实现AI就绪的步骤 要真正实现AI就绪，需要从根本上改变IT策略，并以三个不可或缺的支柱为基础： 敏捷应变01 成本效益 先进工具 02 瞬息万变。 确保AI赋能具备经济可行性。 (GPU/TPU)、AI优化型存储、AI优化型数据云、灵活伸缩的应用平台及行业领先的多模态模型，且无需承担高昂的前期投资。 而加快了AI模型的训练和部署。 将成本视为关键因素的技术高Google Cloud。(2025)。《2025年AI基础设施态势报告》。 的企业比例。 通往现代化与AI就绪的道路已十分明确，那就是向云端实施战略迁移。 面对不断攀升的AI需求，战略性地迁移到合适的云平台显得尤为关键 如今，企业面临着两个并行的优先事项：优化现有云支出（84%的组织面临的首要挑战）2，以及加快将更多工作负载迁移到云端。Gartner预测，到2028年，70%的技术工作负载将在云环境中运行。3与此同时，生成式AI服务也得到广泛采用，目前已有72% 70%预计2028年在云环境中运行的技术工作负载占比3 的组织表示在使用生成式AI公有云服务。4对AI的需求推动了支出的增长，2024年第四季度，云部署的计算和存储基础设施支出同比增长99.3%，达到670亿美元。5这一加速趋势是由组织为AI工作负载购买GPU服务器所推动的，凸显了组织在向支持AI的未来就绪型云转型时面临的实际压力。要顺利完成这一关键转型，企业需要一套结构化的战略方 同，简化评估与执行环节，获得专家级指导，打通数据壁垒，开展技术契合度分析，并输出精确的总拥有成本(TCO)报告。 案。这些计划依托多阶段流程、成熟的方法论以及战略性整合的资源能力、合作伙伴与AI工具，指引企业开启无缝提速的迁移征程。 这些框架应侧重于四个核心阶段：评估、规划、迁移和创新 规划 评估1 迁移 创新 全面评估。这一调研过程将利用您的数据构建清晰的路线图，涵盖时间节点、成本预估及潜在风险，从而增强您对迁移计划的信心。这一初始步骤旨在为您呈现IT环境的全 务商及合作伙伴通力协作，探索最佳的迁移与现代化路径—明确哪些该迁移、哪些需改造，以及哪些应淘汰。接着，制定一套高效、成本可控且低风险的实施次序。初始评估阶段所获的洞察至关重要，它能快速且安全地迁移您现有的基础设施。此步骤致力于将工作负载迁往公有云，并利用内置的迁移前验证与测试功能将干扰降至最低，以保障业务的连续性与完整性。这可确保您的关键应用和数据安全高效地 光时刻。您将利用新的云平台丰富的AI服务组合，重塑您的业务。核心在于将技术力量转化为切实的业务成果，赋予您竞争优势，并创造新的增长和效率提升机会。 景视图。对于拥有特定迁移目标的组织，我们可量身定制评估方案，以解决其当务之急。 确保IT举措与整体业务目标高度一致，从而最大化迁移计划的战略价值。迁移，为未来的创新突破和新的AI解决方案铺平道路。 Google Cloud提供成熟的迁移框架和方法，引领您实现能力的进阶 您将能轻松大规模构建和部署AI应用，从高级智能体工作流（即能自动化处理复杂任务的AI智能体）到助力应用现代化的AI工具（例如代码转换），都不在话下。当您升级后的技术栈落户云端，便具备了 驱动持续创新的能力，助您将AI赋能的新应用迅速推向市场。因此，以当前和未来的需求（特别是AI能力方面）为基准来评估云服务商，显得尤为关键。 02工作负载迁移和现代化改造 通往AI就绪云平台的灵活路径 每家企业的上云之旅都独一无二，这取决于其特有的遗留系统、业务目标及技术变量。然而，单纯将业务迁移上云已不足以满足需求。实现AI就绪远不止于引入新工具，更在于打造一套现代化、面向未来的基础设施。迁移的成败，既取决于“如何迁移”（您的技术策略与架构），也取决于“迁移什么”（您选择移动的应用与数据）。这就需要一家深谙此道的云服务商，为您提供稳健且灵活的解决方案，以满足多样化的客户需求和工作负载挑战。 深入理解不同迁移策略的利弊取舍（涵盖总节省潜力、成本及风险），是成功实现现代化改造并规划清晰AI就绪路径的关键所在。 Google Cloud明白，您的迁移规模可能涵盖整个数据中心，亦或仅限部分特定工作负载。灵活性是确保迁移成功的关键所在。您可以选择直接原样迁移，或是“先迁后改”，也可以在迁移过程中同步实施现代化改造，甚至对应用进行彻底重构。这一灵活应变的策略，结合成熟可靠的流程以及强大的专业 合作伙伴生态，让您无论是寻求全盘战略规划，还是仅需迁移单一工作负载，Google Cloud都能为您指引最佳路径。 所有迁移工作均始于对当前IT版图的全面评估。发现与评估 首要步骤是利用Migration Center等工具，针对时间节点、成本、资源及风险获取基于数据的洞察。这种透明度不仅能增强您对转型计划的信心，更能确保迁移工作切实降低成本，从而腾出预算支持AI创新。通过在云端实现现代化改造，这些遗留应用将不再受制于严苛的许可协议和冗长的升级流程，不 佳实践及工具的全面计划，助您在降低风险与成本的同时，加速迁移与现代化改造进程。 一平台，可帮助您探查IT环境、估算费用并简化迁移。 仅可靠性和伸缩弹性得到提升，更具备了应用AI的能力。 将最常见的工作负载迁移到Google Cloud 为了帮助您制定云迁移策略，我们制作了指南，介绍如何将常见的本地工作负载迁移到Google Cloud。 迁移虚拟机 迁移的益处 规划时的注意事项 在本地运行虚拟机通常会让组织陷入成本高昂且效率低下的硬件更新周期和复杂的容量规划。 降低总拥有成本从资本支出模式转变为运营支出模式，并利 发现与评估在迁移之前，务必要对现有虚拟机进行全面 清点。对配置、相互依赖关系、性能指标和资源利用率进行编目，以制定数据驱动的迁移计划。 用自定义机器类型和灵活的成本优化选项等独特的Google Cloud功能进一步优化成本，确保您只需为所需的精确资源付费。 修补、维护和管理物理基础设施的运维负担会消耗宝贵的IT资源，使IT团队无法专注于创新和战略项目。 分析本地虚拟机的实际性能数据。这样，您 即时扩容或缩容计算资源，以满足不断变化 借力于敏捷、弹性的计算基础 就可以正确调整云实例的大小，避免过度预配的常见错误，并确保您只为真正需要的资源付费。 的业务需求。这种敏捷性使您能够更快、更高效地把握市场机会，包括更快地推出产品、提供响应更快的客户服务，以及抓住转瞬即逝的市场优势。 层，这是构建和扩容AI驱动型应用的关键。 根据每个工作负载的最佳迁移路径对应用进行分类，无论是简单的更换主机（直接原样 利用Google从设计上保障安全的全球基础设施，该基础设施受到与Google自有 迁移）、更复杂的更换平台，还是完全重构以实现云原生。 Migrate to Virtual Machines 全球服务相同的系统保护。这包括由Mandiant的一线情报提供支持的高级威胁检测、静态和传输中数据的默认加密，以及精细的访问权限控制。 端到端迁移解决方案 Google Cloud的Migration Center提供了一个统一的平台，可帮助您发现、评估和规划迁移路径。您可以使用无代理的资产识别客户端收集数据并接收TCO和价格报告。对于迁移本身，Migrate to Virtual Machines可帮助您 这家二手商品交易平台借助Google Cloud实现了90%的翻译工作自动化，精简了人力资源流程，并实现了规模化发展。 快速轻松地将虚拟机直接迁移到Compute Engine。保留现有IP地址，大大降低重新配置应用和防火墙规则的风险和时间。对于复杂度高、性能要求高、对延迟时间敏感度高的应 用，请使用Google Cloud Storage或NetApp Volumes等解决方案，以实现高吞吐量和快速响应。迁移后，您可以根据容量调整建议，持续优化费用。然后，使用Migrate to Containers将虚拟机现代化改造为容器，或利用BigQuery和Vertex AI等集成服务，开启您的AI之旅。这种新的敏捷性与高效性是构建AI应用并实现大规模 所面临的挑战也变得更加多样化。因此我们需要一个统一的生态系统，它要能同时解决AI驱动的用户体验、数据智能和核心基础设施等方面的问题。GoogleCloud正是可以解决这些问题的理想平台。”Rajath Ramesh Carousell集团产品和平台工程部总监 落地的基础，而这些应用将推动您的业务向前发展。 了解详情 迁移容器 迁移的益处 规划时的注意事项 容器提供了一种轻量级、可移植的方式来打包和运行应用。然而，在本地管理Kubernetes等底层编排平台非常复杂，这是众所周知的。组织往往疲于应对保护、扩缩和维护控制平面的运维重担，从而偏离了加速应用交付这一首要目标。 简化运维将Kubernetes控制平面的管理、修补和扩缩 编排策略决定是采用全托管式服务，还是使用自 管式平台。托管式服务可显著减轻运营负担，无需深厚的内部Kubernetes专业知识。 工作交给Google Cloud。通过将重点从基础设施管理转移到应用开发，团队可以更快地交付新功能和服务，从而使业务更加敏捷和具有竞争力。 规划如何将现有CI/CD流水线连接到新的云 自动执行基础设施管理，快速部署和 为开发者提供自助式工作流和集成工具，加 环境。务必实现容器化应用构建、测试及部署的无缝集成，同时确保开发者的工作流不受干扰。 扩缩AI工作负载，缩短智能应用的价值实现时间。 快从编码到部署的整个开发生命周期。 无论容器化应用是在Google Cloud、本地还是其他云环境中运行，都能获得一致的开发 Migrate to Containers 制定明确的策略，保护您的容器从代码到生产环境的全程安全。这包括扫描映像中的漏 和运维体验。 洞，并实施相关策略，确保只有受信任的镜像才会被部署。 Google Cloud的托管式容器服务 Google Kubernetes Engine(GKE)是一项全托管式服务，可自动执行容器编排和基础设施管理。为了实现至简运维，GKE Autopilot模式会管理整个集群的基础设施，包括节点和扩缩，让您只需为运行中的Pod付费。您可以使用Artifact Registry来存储和分析私有容器映像，并使用Binary Authorization来强制执行部署政策，从而确保生产环境的完整性，进而保护您的软件供应链。Cloud Run是一个托管式应用平台，可让您运行无状态 通过迁移到Google Cloud，提升了性能、可靠性和客户满意度。 容器或部署使用任何编程语言编写的代码。它会自动扩缩，甚至缩减到零，因此您只需在代码或容器运行时付费。Cloud Run可能是将现有应用“容器化”并部署到Google Cloud的最简单方式，且无需大幅更改代码。运行现代应用时需要管理复杂的基础设施并进行扩缩 们对多元、包容和归属感的承诺。凭借统一的技术栈和先进的云能力，我们助力团队实现更高效的协作，推动创新，并为所有人打造一个包容且充满活力的工作场所。这一合作伙伴关系