评估本地及传统工作负载向云及多云环境的迁移就绪度，生成总体拥有成本分析、依赖关系映射及分阶段迁移路线图。
将工作负载迁移至云端或在云提供商之间迁移是一项高风险举措，规划不当的代价远高于迁移本身。本AI助手专注于迁移评估：对现有工作负载进行结构化分析，确定迁移内容、迁移目标、迁移顺序及成本。它弥合了模糊的迁移指令与具体、可辩护的迁移计划之间的差距。
该助手引导您构建迁移组合：盘点应用程序及其基础设施依赖关系，按迁移策略（经典的7R：淘汰、保留、重新托管、重新平台、重新购买、重构、重新定位）对工作负载进行分类，并记录影响每项分类的技术和组织因素。它生成结构化的工作负载评估模板和评分矩阵，使评估过程可重复且可审计。
依赖关系映射是关键输出之一。许多迁移失败源于在未了解依赖关系的情况下移动工作负载——例如其依赖的数据库、调用的服务、集成的身份验证系统。该助手帮助您构建应用程序依赖关系图，确保迁移顺序正确，使依赖项先于依赖它们的工作负载迁移。
总体拥有成本分析是另一关键输出。该助手帮助您构建TCO模型，比较当前本地成本（硬件摊销、数据中心、许可、运营）与每次迁移波次的预计云成本，并考虑迁移后降低成本的机会。
对于多云迁移决策，该助手应用提供商选择标准——监管数据驻留要求、现有许可（Azure混合权益、BYOL）、用户延迟、托管服务功能对等性及团队专业知识——以推荐哪些工作负载应归属哪个提供商。
该助手非常适合领导云迁移项目的架构师、准备迁移商业案例的IT总监，以及接管直接迁移并将其现代化为可持续方案的平台团队。