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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
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
以跨AZ集群部署，单AZ的故障不影响业务运行； RDS for MySQL采用主备部署方式，主备实例之间的数据实时同步，如果主实例出现故障，备实例可以快速升为主实例； Redis、Kafka、CSS云搜索、RDS for MySQL都支持把数据备份到OBS桶，应对数据误操作之后的风险；
设、运维和管理方式。传统模式下，组织通常需要购买、安装和运维自己的硬件和软件，包括服务器设备、存储设备、网络设备、虚拟化软件、操作系统、数据库管理软件和中间件等IT基础设施，资源部署周期长，运维负担重，初始投资大。 云计算模式下，IT基础设施的建设和运维由云服务商负责，组织只需关
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。
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 资源控制策略是数据边界的第三道防
客户提高云环境的安全防护能力，华为云为客户提供了华为云安全配置基线指南。该指南包括身份与访问管理、日志与监控、虚拟机与容器、网络、存储、数据库、企业智能等方面的安全配置，但并不是所有可能的安全配置的详尽列表。建议您将该指南作为一个起点，并根据实际需要在此基础上进行补充或裁剪。 按
式面临巨大挑战。面对这些压力，数字化转型已成为企业实现业务创新和可持续发展的必由之路。 数字化转型是指组织利用数字技术（如IT基础设施、数据库、大数据、物联网、人工智能、区块链等）对其业务模式、运营流程、产品和服务进行全面的重塑和创新，以适应快速变化的市场环境和满足客户不断提升的
Redis实例中的数据用作缓存 业务切换时，为防止Redis后端的数据库被击穿，可基于数据库性能判断使用哪种迁移方案： 方案1：不迁移，将Redis缓冲数据提前预热 方案2：使用Redis迁移方案迁移缓冲数据 Redis实例中的数据是持久化的，作为数据库使用 使用Redis迁移方案迁移持久化数据 Redis迁移方案
一、迁移分组 迁移分组主要是基于依赖关系将迁移对象进行分组，我们将一组具有强依赖关系的应用程序和基础架构的集合（包括APP、主机、存储、数据库、中间件等）放进一个迁移分组，迁移的时候要放同一批次，切换的时候要一起切。 依赖关系主要包括三种：共享数据依赖、共享服务器依赖、应用间的通信依赖。
机迁移到华为云弹性云服务器云主机上，具体使用方法请查看SMS帮助文档。 数据复制服务（DRS）：用于数据库实时迁移和数据库实时同步的云服务。提供了实时迁移、备份迁移、实时同步、数据订阅和实时灾备等多种功能。具体功能及使用方法请查看DRS帮助文档。 Redis数据迁移服务：用于自建
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
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 云原生计算基金会 COC Cloud Operation Center
大数据 大数据是指规模庞大且复杂的数据集合，对于企业来说，如何收集、存储和分析大数据具有重要意义。以下是大数据如何使能业务创新、与业务结合并推动业务现代化的几个方面： 数据驱动决策：大数据分析可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息和洞察力，为决策提供支持。通过对历史数据和实时数
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：
数据调研主要包括如下方面： 表1 数据调研方法表 调研内容 调研目的 举例 数据类型 根据数据类型选择合适的迁移工具 HDFS、HBase、MySQL等 数据量 历史数据量，用于评估历史数据迁移周期； 日增量数据，用于评估每日增量数据同步周期。 历史数据X PB 日增量Y TB 数据分层
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
在迁移过程中对应用程序进行少量修改，以适应云平台。例如，将应用程序从使用本地数据库迁移到使用云数据库服务。这通常不涉及修改核心应用程序代码。 希望利用云平台的PaaS服务，例如数据库、消息队列等，以减轻自建数据库和消息队列的运维压力。 需要提高应用程序的性能或可扩展性。 不需要进行大
复杂的计算和分析任务。 数据查询和分析： 对于大量的存储在大数据平台中的数据，需要提供灵活且高性能的查询和分析能力。这可以通过使用SQL查询引擎（如Hive）或分布式数据库（如Elasticsearch）等实现。这些工具和系统支持在海量数据集上进行查询、聚合和可视化，以提供数据洞见和决策支持。
理和持久化的问题。每个微服务可能需要有自己的数据库，或者共享同一个数据库。选择适合您的需求的数据库解决方案，并确保数据的一致性和可靠性。在云环境中，您可以考虑使用托管的数据库服务，如华为云RDS、GaussDB等。另外，还需要考虑如何处理跨多个微服务的数据事务和数据一致性问题。一
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