在我关于应用程序现代化之旅的最后一篇文章，我们讨论了组织在开始应用现代化计划之前应该问的三个问题:“为什么，怎么做和做什么”。
应用程序现代化计划帮助我们意识到，当他们执行良好时，在计划的每个阶段都保持“为什么”的目标。
在这篇文章中，我们将讨论四个常见的应用程序现代化神话:
- Lift和Shift是实现应用现代化的最佳方法
- 迁移到云可以提供更好的性能
- 迁移到云之后，安全不再是一个问题
- 我们不会面临云中断
误解1:提升和转移是应用现代化到云的最佳方法
许多人认为Lift和Shift是应用程序现代化工作的最佳方法。虽然Lift和Shift在各种情况下都很有效随着应用程序的发展，我们正在解除和转移技术债务。我们可能没有意识到单独使用Lift和Shift方法的实际好处，而是在以后的工作中留下了更多的工作。
例如，考虑从一个家搬到另一个家的情况。我们该怎么办?我们把家里的东西都搬到新家去了吗?不…对吧?我们做一次“清理”，以避免携带所有我们不再使用的旧物品。我们把旧文件撕碎，把壁橱后面的衣服和玩具捐出去，或者扔掉不适合新家的家具。这可能需要更多的时间，但结果是一个更顺利的移动，只有最重要的东西。
我们可以对应用程序现代化使用相同的类比。我们可以在移动之前采取某些行动来“清理”，而不是按原样移动所有东西。我们可以列出应用程序列表，以优先考虑最重要的应用程序作为现代化的候选。然后，我们可以执行重构计划，以根据云架构更改应用程序架构之前把它们移到云端。
阅读更多:云中Lift-and-Shift迁移需要考虑的事项
误解2:迁移到云计算会带来更好的性能
最常见的误解之一是，将应用程序迁移到云端后，它们的性能总是更好。尽管云平台提供了动态扩展应用程序资源的灵活性，但最初的应用程序架构可能没有准备好从扩展级别管理负载。这通常会导致团队争先恐后地监控基础设施，并通过增加额外资源或改进应用程序体系结构来制定缓解计划，以管理应用程序的性能。
虽然我们通过增加资源的大小来获得可靠的性能，但总体上并不总是好的。因此，由于为管理性能而提供的额外资源，我们可能会看到带有沉重成本的意外账单。这就是Azure架构良好的框架性能支柱出现的地方。
了解更多:Azure架构良好的框架:性能效率支柱
对于组织来说，性能测试不再是一个“锦上添花”的特性。概述我们计划在Cloud中使用的服务器的容量和大小是很重要的。当考虑我们想要从现代化中获得什么时，我们可以收集基准性能指标并生成商定的未来状态指标。
提前做好准备的组织在确保成本得到控制的同时，能够很好地拥抱云计算之旅。可伸缩性、可用性和可靠性与成本成正比。事先有一个明确的目标有助于相应地计划和利用资源，以避免不必要的成本。
为了做到这一点，我们需要考虑应用的可扩展性、可用性和可靠性的优先级。例如，在零售环境中使用的应用程序将优先考虑动态扩展，以确保它能够满足客户不断增长的需求，从而不会将业务输给竞争对手。它还需要具有高可用性和高可靠性，具有跨云区域的近实时数据。
而在医疗保健环境中，应用程序需要可用来为患者提供更好的体验，并且以可靠和安全的方式处理数据。在这种情况下，可用性和可靠性显得更为重要。
除非应用程序是关键任务，否则需要调整可伸缩性、可用性和可靠性的杠杆，以控制成本。
误解3:迁移到云之后，安全不再是一个问题
许多组织考虑迁移到云解决方案，以提高其应用程序的安全性。虽然云提供商确实试图为他们的平台维护强大的安全性，但最终还是由消费者来实施安全策略来保护他们的基础设施和应用程序。云提供商尽其所能提供必要的工具来保护在其平台上运行的应用程序和服务。安全性始终是提供者和使用者之间的共同责任。
事实上，组织必须投资更多的使用云提供商时的安全问题。在分布式环境中，漏洞的进入点会增加，因此需要预先规划以实现安全的云平台。为可观察性和监控投资合适的工具是至关重要的，采用基础设施即代码，并采用正确的策略集，在创建基础设施之前验证基础设施供应，有助于解决安全问题。拥有零信任的心态有助于我们实现健壮的安全云基础设施。
阅读更多:解决应用程序现代化的安全问题
迷思4:我们不会面临云服务中断
许多人相信的最后一个应用程序现代化神话是，一旦我们将应用程序迁移到Cloud，我们就不再需要担心中断。云提供商努力尽最大努力防止中断，但我们确实听到云提供商中断的实例-无论是Azure，亚马逊网络服务还是谷歌云。
很难将中断的责任完全归咎于云提供商。虽然云提供商试图维护他们的sla以提供不间断的服务，作为消费者，我们也有责任为潜在的停电做好计划。虽然我们可能无法预测所有类型的中断，但在构建云基础设施和应用程序时，我们可以通过包括良好的混沌测试实践来进行计划。
混乱的测试是一种在我们的应用程序中引入模拟故障、观察应用程序行为并构建应用程序以可靠的方式克服这些故障的方法。这有助于建立自力更生的系统。我们还可能最终更改应用程序架构以使它们可用。如果我们不使应用程序具备高可用性，那么应用程序可能无法普遍可用。
让我们考虑这个示例场景。我们有一个微服务，它使用内存缓存来存储请求最多的数据，以避免到数据库的往返。每个微服务实例都有自己的缓存数据副本。如果其中一个微服务实例出现故障，我们需要在微服务实例启动时用适当的数据重新构建缓存。我们可以通过更改应用程序架构来使用分布式缓存来避免这种情况，这样微服务在发生故障后就不需要重新构建缓存了。分布式缓存可以分布在云的多个区域。
做出这些类型的决策通常涉及成本底线，但与我们花费在支持时间上的成本相比，这是可以接受的，这些时间是我们花费在让我们的人员在中断情况下保持应用程序稳定上的。
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