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Notes里体现开源及第三方软件的漏洞修复列表。 配置与变更管理 配置和变更管理对保障应用系统的安全起着重要作用。企业需要对所有应用系统进行配置管理，包括提取配置模型(配置项类型、各类配置项属性、配置项间的关系等)，记录配置信息等。并通过专业的CMDB工具对配置项、配置项的属性和配置项之间的关系进行管理。
并且不会中断现有的业务流程。 实施集成：根据集成方案，开始实施集成。使用Roma Connect提供的工具和平台，配置和设置必要的集成组件和连接器。确保正确地配置数据映射、消息路由和安全认证等关键参数。 测试和验证：在将集成应用投入生产之前，进行全面的测试和验证。确保新旧应用之
维度的、按需定制和组合的各种安全和隐私保护功能和配置，涵盖基础设施、平台、应用及数据安全等各个层面。同时，不同的云安全服务又进一步为您提供了各类可自主配置的高级安全选项。这些云安全服务需要通过深度嵌入各层云服务的安全特性、安全配置和安全管控来实现，并通过可整合多点汇总分析的、日趋自动化的云安全运营能力来支撑。
义容器镜像的构建过程，包括依赖安装、配置和启动命令。 容器编排与管理：如果需要管理多个容器实例、自动扩展和负载均衡等功能，可以使用容器编排工具，如Kubernetes。通过编写配置文件或使用命令行工具，定义容器的部署和运行方式。 网络和存储配置：配置容器之间的网络通信和访问外部资
将计算、存储、网络和其他基础设施资源以云服务的形式提供给用户，用户基于这些云服务可以部署和运行任意软件，其中可能包括操作系统、数据库、中间件和应用程序。用户不控制底层云基础设施，但可以控制操作系统、存储、部署的应用程序以及可能的有限的网络组件（例如主机防火墙）。 PaaS PaaS 将
适用场景 操作复杂程度 改造工作量 网关拦截 接入层，服务网关拦截写请求，放通读请求 入口统一，有统一网关，网关具有拦截能力，并对拦截的接口能配置友好的提示。 简单 无需改造 停止写服务，读服务不停 写服务或对应接口shutdown，读服务或对应接口保持alive 应用层服务已做读写
MySQL迁移方案 表1 MySQL迁移方案 迁移方式 迁移方式 特点 适用场景 华为云DRS数据复制服务 （推荐） 全量+增量迁移 配置简单，一键迁移，支持实时同步增量数据 1.适用于自建或云服务MySQL实例迁移华为云服务MySQL实例 2.适用于自建或云服务MySQL实
安全和安全运维方案。 指导和审核安全运营工程师的工作，提供技术支持。 跟踪最新的安全技术，制定应对策略。 深入了解云平台的云安全服务和安全配置基线。 熟悉身份安全、网络安全、数据安全、应用安全、主机安全和安全运维等领域。 掌握安全评估工具和渗透测试技术。 具备安全合规（如等保2.0、ISO
安全运营 概述 安全运营框架 安全配置基线 软件工程安全 人员安全管理 云原生安全服务 父主题： 运维治理
应用层：容器化部署，业务节点跨AZ分布。即使某AZ异常，Apisix可以将流量转发到正常应用后端。 中间件层：Kafka、Solr和ES采用3AZ集群部署，任意一个AZ故障，服务仍然可用；Redis采用双AZ主备节点部署。 数据层：MySQL数据库采用双AZ主备部署实现HA；Mo
存放的是对象，可以直接存放文件，文件会自动产生对应的系统元数据，用户也可以自定义文件的元数据 访问方式 只能在ECS/BMS中挂载使用，不能被操作系统应用直接访问，需要格式化成文件系统（OS层，不涉及应用改造） 在ECS/BMS/CCE中通过网络协议挂载使用，支持NFS/CIFS（通用文件系统不支持CIF
企业带来的价值如下： 提升开发者体验: 平台工程提供自助服务功能，简化了基础设施配置、应用部署和管理等流程，让开发者更专注于业务逻辑的开发，而不是底层基础设施的管理。 加速软件交付: 通过提供预先配置好的环境、自动化流程和可重用的组件，平台工程可以显著缩短软件交付周期，更快地将产品推向市场。
基于传统IT的应用生命周期管理流程如下图所示。应用系统的部署依赖硬件资源，但硬件采购和发货周期比较长，所以在应用系统立项之后就需要开始着手硬件设备和基础软件的采购，硬件到货后再将这些硬件部署到自建数据中心或者租赁的IDC机房，然后在这些硬件设备上再安装和配置操作系统和虚拟化软件等基础软件，基于这些
下是一些常见的云采用实施阶段的反模式： 未采用自动化部署模式 该反模式是指企业依赖手动进行代码、云资源的配置和部署，效率低，人为错误高。 优化建议：采用自动化的配置和部署工具，如Terraform、CI/CD等，以提高云资源部署的效率和准确性。 未进行切换演练 该反模式是企业未进
设计云上的大数据集群部署架构时，建议参考原则如下： 优先用大数据云服务：如果源端是自建的大数据集群，在目标云平台上有对应的云服务，且功能、性能、兼容性都满足，经评估改造工作量很小，建议设计大数据集群部署架构时，优先采用大数据云服务。如果目标云平台上没有对应的大数据集群组件，部署架构设计时，
如，使用持续集成和持续交付（CI/CD）工具来自动构建、测试和部署应用程序。 基础设施即代码（IaC）：采用基础设施即代码的方法可以将基础设施配置和管理纳入代码库中。这样可以确保基础设施的可重复性、版本控制和自动化部署，从而提高整个环境的稳定性和可靠性。 集中日志和监控：通过集中
业需要持续监控系统性能指标，优化应用程序和基础设施的配置，利用缓存等技术提高响应速度，并定期评估和调整架构设计。 成本优化支柱 成本优化支柱旨在提升云资源的成本效益，消除不必要的开销和资源浪费。它鼓励企业采用经济高效的资源配置，利用计费模式优化、资源优化和架构优化等手段持续提升成
设计原则 大数据的部署架构设计包括大数据集群、大数据任务调度平台和大数据应用，其中大数据应用的部署架构请参考应用架构设计。 图1 大数据架构设计分类 大数据架构设计同样要考虑架构设计的6要素: 成本 可用性 安全性 可扩展性 可运维性 性能 图2 架构设计6要素 父主题： 大数据架构设计
运行环境隔离原则：生产环境要保持稳定、可靠和安全，而开发和测试环境更强调灵活性，所以生产环境与开发测试环境需要严格隔离。同时针对生产环境配置更严格的控制策略，针对开发测试环境配置更松的控制策略。 业务账号设计原则：针对业务部门，建议按照企业当前所定义的业务单元（如子公司、事业部、产品线、部门或项目组等）创建对应的子账号。
设计 大数据在云上的部署架构设计请参考大数据架构设计，本节不再赘述。这里重点介绍数据迁移方案和任务迁移方案的设计。 设计数据迁移方案 大数据的数据迁移涉及到3类数据，如下表： 表1 大数据迁移的三类数据 分类 说明 元数据 Hive元数据或外置元数据 存量数据 历史数据，短期内不会变化
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