CloudOps · AWS 环境运营
AWS 账户的 7×24 平台运营、成本、韧性与安全：账户与落地区运营、明确 P1/P2/P3 SLA 的事件响应、FinOps、备份与 DR 演练、安全运营（GuardDuty、Security Hub、Config）以及固定节奏的 Well-Architected 评审。
托管服务 · 云与数据
面向云、数据与 AI 的托管运营。
AWS 环境、数据平台和生产 ML 的 7×24 运营：一个责任伙伴，三条专业交付轨道。
登陆 AWS、搭建 Lakehouse、交付第一个 ML 模型都值得庆祝，但它们都不包含那个在周末、成本尖峰、漂移事件和审计窗口期间保持系统运行的 7×24 团队。Phoenix 通过三条专业轨道运行这一运营层：面向 AWS 环境的 CloudOps、面向 Lakehouse 和管道的 DataOps、面向生产模型的 MLOps。
服务通过月度服务评审、季度平台健康检查（Well-Architected、数据平台审计、MLOps 模型健康）、持续改进清单，以及与客户共同拥有的活运行手册库保持诚实。
- 覆盖 CloudOps、DataOps 和 MLOps 的值班保障
- 24/7
- 覆盖 CloudOps、DataOps 和 MLOps 的值班保障
- 条专业轨道：可独立或组合购买
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- 条专业轨道：可独立或组合购买
- 高级层级合作伙伴：含 Well-Architected 评审
- AWS
- 高级层级合作伙伴：含 Well-Architected 评审
- 覆盖您购买的所有轨道的单一责任交付负责人
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- 覆盖您购买的所有轨道的单一责任交付负责人
一个责任伙伴，三条专业交付轨道。
轨道是模块化的。今天购买您需要的，随系统成熟再扩展。每条轨道有自己的 pager、自己的运行手册和自己的 SLA 矩阵，全部置于单一服务负责人之下。
DataOps · Lakehouse 与管道运营
数据平台保持可靠、受治理且快速：管道可靠性（时效、质量、重试与回填 playbook）、目录与血缘维护（AWS Glue、Lake Formation）、数据质量检查、PII 脱敏与行列级 ACL、Redshift/EMR/Athena 调优，以及按可复用模式接入新数据源。
MLOps · 生产 ML 运营
生产中的模型行为可控：模型注册与版本管理、自动重训练（计划触发与漂移触发）、漂移监控、锚定 KPI 的评估、GenAI 护栏，以及 Amazon SageMaker 与 Bedrock 端点运营。
Phoenix 的合作结构。
同一支运营团队支撑三种商业模式。实际价格在范围界定工作坊中根据您的具体系统确认。
分层固定月费
按轨道（CloudOps / DataOps / MLOps）收取固定月费，根据系统规模调整：受管理的账户、管道和模型数量。最适合重视预算可预测性的稳态系统。
具名 FTE 模式
具名的 Phoenix 工程师（在岸、离岸或混合）按约定角色和轮换嵌入每条轨道。最适合需要持续专属覆盖的复杂或快速变化的系统。
运营 + 构建时块
pager 与 SLA 覆盖的基础运行费，加上预购的工程小时块用于清单工作和增强。最适合演进工作超过稳态的建设期系统。
六到八周：第一天就有 pager 覆盖。
每条购买的轨道都按结构化过渡执行。通过原团队与 Phoenix 的重叠期，全程保持第一天的 pager 覆盖。
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01
第 1 到 2 周 · 调研与盘点
梳理 AWS 账户、管道、模型和 SLA。识别运行手册和监控缺口。按轨道确定范围和覆盖窗口。
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02
第 3 到 4 周 · 影子运营
Phoenix 工程师跟随原团队处理实时事件和变更；告警与 pager 接入 Phoenix 工具链。
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03
第 5 到 6 周 · 并行运行
Phoenix 在原团队监督下主导事件处理。SLA 仪表盘上线；升级路径端到端测试。
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04
第 7 周起 · 全面切换
Phoenix 按轨道接管 pager。嵌入月度服务评审、季度 Well-Architected 和平台健康检查。
基于优先级的响应与解决承诺。
按关键性分组，而非按轨道。覆盖窗口和 RTO 根据您的平台态势、运营模型以及 MEA 和里海地区的时区按合同约定。
- P1 关键（7×24）CloudOps：15 分钟内响应，4 小时内解决。一级 AWS 工作负载中断、区域级故障、安全事件。
- P1 关键（7×24）DataOps / MLOps：30 分钟内响应，8 小时内解决。阻塞业务关键仪表盘的管道故障、在线决策界面的模型宕机。
- P2 高（工作时间）CloudOps：2 小时内响应，24 小时内解决。
- P2 高（工作时间）DataOps / MLOps：4 小时内响应，48 小时内解决。
- P3 中（工作时间）全轨道：8 小时内响应，5 个工作日内解决。
- 变更请求：2 个工作日内响应，按 CAB 变更窗口解决。
- 演进清单：以 sprint 节奏响应新数据源接入、模型迭代、成本优化和平台加固。
云与数据 AMS · 常见问题
我们必须购买全部三条轨道吗？
不必。CloudOps、DataOps 和 MLOps 可以独立购买：从今天运营风险最高的那条开始，随系统成熟再扩展。覆盖窗口和商业模式按轨道设定。
这与 SAP AMS 有何不同？
SAP AMS 是围绕 SAP 体系的应用管理：服务台、功能支持、Basis/HANA 技术支持，以及（可选的）L4 托管运营。云与数据 AMS 是围绕 AWS、Lakehouse 和生产 ML 的平台与模型运营。相同的 7×24 交付模式，不同的领域。
MLOps 实际覆盖什么？
模型进入生产后的一切：注册与版本管理、自动重训练、漂移监控、锚定 KPI 的评估、回滚程序、GenAI 护栏，以及 Amazon SageMaker / Bedrock 端点运营。模型构建留在数据与 AI 业务实践；我们是运行时团队。
覆盖范围仅限 AWS 还是包括其他云？
CloudOps 以 AWS 为优先：深度伙伴关系所在之处。当客户标准要求时，Azure 或 GCP 工作负载可以按专门协议覆盖，但运行手册和加速器是 AWS 原生的。
入场需要多长时间？
每条购买的轨道 6 到 8 周：调研、影子、并行运行、切换。从并行运行的第一天起移交 pager 覆盖，运营保障没有空档。
