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方法，请参考官网帮助文档。 数据库安全 数据库安全服务（Database Security Service，DBSS），是一个智能的数据库安全服务，基于机器学习机制和大数据分析技术，提供数据库审计，SQL注入攻击检测，风险操作识别等功能，保障云上数据库的安全。包括用户行为发现审计
费。 存储资源成本 对象存储、块存储、文件存储等服务的费用，通常按存储空间、请求次数、数据传输量等计费。 网络资源成本 互联网带宽、公网IP地址、NAT网关、负载均衡器、VPN等网络服务的费用。 数据库成本 关系型数据库、NoSQL数据库等服务的费用，通常按实例规格、存储空间、请求次数等计费。
CIO、IT主管 技术 平台视角 基于云平台和云服务构建企业级、高安全、高可靠、高性能和易扩展的IT基础设施或技术平台，对上层应用系统提供计算、存储、网络、安全、数据库、中间件等服务，帮助应用团队快速基于该平台进行应用系统的开发、测试、部署和高效运维，并支撑应用系统的安全稳定运行。 CIO、CT
基础设施建设需要巨额资本支出（Capex），购买服务器、存储设备、网络设备等硬件，并承担维护和更新成本，这需要企业一次性投入大量资金。云服务则采用按需付费模式，将资本支出转化为运营支出（Opex）。企业只需根据实际使用的计算资源、存储空间和网络带宽付费，如同水电费一样。这种模式可以显著
选择合适的数据存储方案，例如关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库等。 确保数据的质量、安全性和合规性。 与应用架构师和云架构师紧密合作，确保数据架构与整体架构的兼容性。 深入理解数据建模、数据仓库、数据湖、数据治理等概念和技术。 熟悉各种数据库技术，包括关系型数据库和NoSQL数据库。 熟悉大数据技术，例如Hadoop、Spark、Flink等。
访问云资源及敏感数据。例如，企业可以将关键业务系统部署在VPC内，通过VPCEP访问华为云的RDS实例，而不必暴露在公网中，同时可以限定只有数据库管理员张三可以通过该VPCEP访问RDS实例，进一步保证了敏感数据的安全性。关于如何管理VPCEP策略，请查看这个链接。 资源控制策略
以确保数据的一致性和准确性。 数据存储： 大数据平台需要具备高效的数据存储能力，以承载海量的数据。常见的数据存储技术包括分布式文件系统（如HDFS）、列式数据库（如HBase）等。这些存储系统提供高可靠性、可扩展性和容错性，以支持大规模数据的存储和访问需求。 大数据计算： 大数据
根据业务实际需求选择最合适的计算、存储、中间件和数据库等资源的规格等，同时避免过度配置造成资源浪费。 性能测试和规划：基于云平台提供的性能测试工具评估应用系统当前的性能指标，再结合业务需求增长趋势提前进行容量规划。 性能优化: 挖掘现有资源的性能潜力，包括数据库查询优化、代码优化、使用缓
实现双AZ的负载均衡；单点业务ECS可通过 SDRS 作AZ级容灾。 云服务高可用：主备节点分别双AZ部署。 数据库同步：云上使用RDS数据库服务，进行跨AZ主备部署，跨AZ间数据同步。 灾难恢复切换：当AZ发生故障时，RDS 数据库等自动切换至备库，应用层自动或者通过 SDRS 的一键容灾切换功能切换至其他AZ。
署在大数据集群上的应用进行安全管理。 再以数据库服务为例，租户应负责：数据库引擎的生命周期管理及数据库安全管理，包括（1）缺省使用最新的实例版本、及时根据官网提示和漏洞通告升级版本等；（2）梳理资产分类及制定数据库实例防护策略，如数据库主备及集群设计、数据灾备及恢复策略、VPC及
平滑扩容节点规格。 数据层可扩展设计要点 数据库中间件层：分布式数据库中间件采用华为云DDM，DDM本身集群部署，随着数据库业务增加，可平滑扩容DDM集群的规格，应对更大量的数据库处理。 数据库层：华为云RDS数据库可平滑扩展只读数据库的实例，应对大量数据读的场景；配套DDM实现
应用层迁移实施 主机迁移 主机迁移是典型的Rehost迁移方式，虽然主机（服务器）上可以承载各种系统应用如Nginx代理、数据库、容器、中间件、大数据等，但由于数据库/中间件/大数据等应用是以数据为核心，对于这类数据层面的迁移我们通常会采用独立的数据迁移方式而非主机迁移，这里讲的主机
日志账号 集中存储和查看所有账号的审计日志和安全相关的日志（如VPC流日志和OBS访问日志等） 合规审计团队 云审计服务CTS、云日志服务LTS、、配置审计服务Config、对象存储服务OBS等 数据平台账号 集中部署企业的大数据平台，将其他账号的业务数据统一采集到数据平台进行存储、处理和分析
数据层。子网之间使用网络ACL进行访问控制，还可以将云主机、RDS等资源放入到安全组，通过安全组规则进行实例级别的访问控制。业务系统的应用服务器集群可以跨可用区部署，实现应用层的高可用；再使用华为云跨可用区的主备数据库集群和缓存集群实现数据层的高可用。如下图所示： 图3 业务账号
AZ。 在生产和容灾中心分别部署RDS数据库实例，数据库 1:1:1 主备复制。 生产和容灾中心产生的配置、日志、快照和备份等，通过 OBS 实现跨区复制。 生产站点某个AZ故障时，切换到另一个AZ，数据库主备切换。 生产站点全体故障时，切换数据库的主备状态，然后将 DNS 授权修改为容灾站点（生产站点
的是大数据集群和大数据任务调度平台的迁移，大数据应用的迁移方法请参考应用迁移上云，本节只介绍差异部分。 大数据集群迁移：将大数据集群（包括存储、计算和管理组件）迁移到新的运行环境，包括集群的重新配置和数据迁移。集群迁移需要考虑数据的迁移方式、网络传输速度、兼容性和数据一致性等因素。
云服务性能测试（以数据库为例） 对于大多数应用系统来说，整个系统的瓶颈往往在数据库。因为应用的其他组件，例如网络带宽、负载均衡、应用服务器、中间件等比较容易实现水平扩展，但对于数据库，由于数据一致性要求高，多数业务系统仍然采用数据库主备方式实现，未实现数据库的分布式架构。 常用的数据库相关指标有：
验证 数据校验 数据库的对比方法有数据库内容对比、对象对比、行数对比，文件的对比方法有文件数量对比，大小对比，内容对比。具体的数据对比的方法请参考章节数据验证的内容。 任务验证 大数据任务迁移后，要确保作业能够正常运行、产生准确的结果，并且满足性能要求。一般从如下三方面验证： 验证作业执行的成功率
数据验证方法 数据分为数据库数据、中间件数据和文件数据，这三种数据的一致性验证方法和工具不同： 数据库数据一致性验证的方法如下表所示。 表2 数据库一致性对比方式 对比项 工具 描述 库和表级内容对比 DRS工具 查询对比数据库表的每一条数据，确保每一条的每一个字段都与源端数据库表一致。相较于行对比，内容对比较慢。
设计高效的数据架构，支持数据分析和业务决策。 确保数据的安全性和合规性。 实现数据的集成和共享，提升数据价值。 规划数据在云环境中的存储和管理方案。 选择合适的云数据库和大数据服务。 实施数据迁移和治理，维护数据质量，保障数据安全。 网络架构师 设计灵活可靠的网络架构，支持应用系统之间的连接需求。
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