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大数据参考架构 下图是典型的大数据架构，从数据集成、存储、计算、调度、查询和应用，构成了一个完整的数据流。 图1 大数据参考架构 大数据架构通常包括以下几个核心组件和流程，企业可以根据实际需要选择云服务或自建大数据组件： 业务数据源： 业务数据源是大数据平台的数据输入来源，可以是
建立覆盖涵盖全技术堆栈的纵深防御机制，将多种类型的安全控制应用于所有技术堆栈，包括网络边缘、VPC、云存储、ECS实例、操作系统、应用程序配置和代码等。 安全和成本平衡（Balance between Security and Cost） 尽管安全领域强调纵深防护，但越全面的安全
时代，通过引入自动化、智能化等技术手段，团队可以更加高效地管理和维护系统，有几个原则： 选择合适的工具和技术，确保其与业务需求和技术栈相匹配，如自动化部署、故障预测、智能定界定位等。 将工具与现有系统进行整合，根据实际需求进行定制和优化，以满足特定的运维需求。 关注新兴技术和发展趋势，不断更新和升级智能运维工具，提升运维水平。
云卓越中心 CFW Cloud Firewall 云防火墙 CMDB Configuration Management Database 配置管理数据库 CMM Cloud Maturity Model 云化成熟度模型 CNCF Cloud Native Computing Foundation
合规遵从 不合规造成的经济损失，包括赔偿和罚款。 提升可持续性 碳排放减少量。 技术驱动力 提升资源弹性 资源利用率。 资源扩容速度、资源部署时间。 提升系统韧性 RPO、RTO。 P1、P2、P3、P4事件数量。 提升扩展性 系统扩容速度。 提升安全性 安全事件数量。 安全事件导致的经济损失，包括赔偿和罚款。
述如何进行成本优化和持续成本运营。 新增收入 云计算不仅可以降低成本，还可以帮助企业创造新的收入来源： 缩短产品上市时间: 云平台可以快速部署和扩展应用，帮助企业更快地推出新产品和服务，抢占市场先机，从而获得更多的市场份额和收入。 拓展新市场: 云平台的全球覆盖能力，使得企业更容
成员：一个成员代表一个参与业务系统或IT管理系统建设和运维的人，1个成员可以加入多个功能小组，但成员一般不允许加入到多个部门。 运行环境：业务系统或IT管理系统通常要部署到不同的运行环境，如生产环境、开发环境和测试环境等。 上述大企业IT治理架构中各个层级之间的关系如下图所示： 图2 大企业IT治理架构的层级关系
数据验证 数据验证标准 迁移完成后，需要对源端和目的端数据做一致性比对，对于数据一致性比对的精度，不同的场景有不同的要求。一般来说，核心业务的数据库表要求源端和目的端100%一致；对于大数据类业务中的部分场景，例如用户画像计算等，可以约定原始数据90%一致。如下是一个参考标准，可根据实际情况调整：
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