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业务变化定期刷新学习和考试大纲。 上岗资格管理：重点岗位员工必须通过信息安全上岗证的考试，并取得证书。通过证书管理平台对已通过安全上岗证考试的员工发放有效期不超过两年的电子证书，证书到期前提醒员工重新参加考试。 离岗安全审查：按照调动、离职安全审查清单，对内部调离、离职人员进行离
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
基础设施部署 基础设施部署主要是部署Landing Zone，有三种部署Landing Zone的方式。 由实施人员手动在华为云上部署Landing Zone，这种方式非常灵活，不受自动化工具的功能限制，但部署周期比较长。 基于资源治理中心完成自动化部署Landing Zone，
的安全策略、安全规则和安全资源，为成员账号设置安全配置基线，对整个企业的信息安全负责 安全管理团队 统一部署具备跨账号安全管控的服务，如安全云脑SecMaster、企业主机安全HSS、数据安全中心DSC、数据加密服务DEW、云证书服务CCM、漏洞管理服务CodeArts Inspector
应用部署架构概述 应用部署架构设计的方法论来源于华为云架构师在各个领域的实战经验，基于这些实战案例，我们总结了一套方法论来指导企业进行云上应用部署架构的设计，帮助企业上好云、用好云。 应用部署架构按照各个组件的功能，一般可以抽象出四个层级：接入层、应用层、中间件层、数据层。 图1
应用部署参考架构 应用部署架构示例 参考架构库 父主题： 应用架构设计
这种清晰而有感染力的愿景能够激励员工，为他们提供清晰的奋斗目标。在制定愿景的过程中，领导团队需要深入思考组织的核心竞争力，以及云化转型将如何增强这些竞争力。同时，还需要考虑行业趋势、技术发展和客户需求，确保愿景的现实性和可行性。 明确具体的云化目标 接下来，明确具体的云化目标是
云资源开通及配置 部署主要是进行云上目标环境的资源开通和配置，并做好上云前的各项检查和测试，并进行迁移环境的准备。 要按照应用部署架构设计方案进行云上资源的开通和配置，云上资源开通主要有如下3种方式： 在云平台Console控制台手动创建云资源。 编写脚本或通过自动化平台对接，调
Haydn是华为云面向合作伙伴和客户的数字化平台，当前Haydn已经积累了700+各类参考架构，企业可以根据业务场景搜索并引用华为云的应用部署参考架构，基于Haydn做架构设计，企业可以对参考架构做定制化修改，以更符合企业业务。 架构模板查找 登录华为云官网，在上方导航栏选择“解
、集中合规审计、集中身份权限管理和公共资源管理等。通过集中化的方式提高IT 管理的效率和一致性，降低运营成本。各个业务单元无需为基础设施的部署和运维操心，可以加速业务云化进程。 集中化IT管理是指将企业内原本分散在各个业务单元的IT资源、服务和管理职能，集中到一个中心化的IT部门
应用层迁移方案 应用层通常部署在物理机、虚拟机或容器内，应用的类型包括有状态和无状态两种。应用的部署方式和应用状态是应用层迁移方案设计时需要考虑的因素，不同的部署方式和应用状态适用的迁移方案不同。 平迁部署在主机上的应用 传统架构的应用，通常部署在物理机或虚拟机，建议优先通过华为
建议实现端到端的双AZ部署，如下图所示。 图1 双AZ高可用设计 设计要点： 业务模块：集群部署的业务，资源分别部署到 2 个AZ内，并通过 ELB 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
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
华为云大数据组件 常用的华为云大数据服务组件如下，设计大数据部署架构时可参考： MapReduce服务（MapReduce Service，简称MRS） MRS是一个在华为云上部署和管理Hadoop系统的服务，一键即可部署Hadoop集群，完全兼容开源接口，轻松运行Hadoop、S
真正解决业务痛点，提升业务效率，反而增加了成本和复杂性。 针对这个反模式的优化建议如下： 将云化转型战略与业务战略紧密结合： 明确云化转型如何支持业务目标的实现，例如加速业务创新、降低成本、提升客户体验、开拓新市场等。用业务语言阐述云化转型的价值，避免使用纯粹的技术术语。 获得高层领导的支持和参与：
设计云上的大数据任务调度平台部署架构时，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任务调度平台和组件，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，建议部署架构设计时，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任务调度组件，部署架构设计
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，
多云战略的驱动力 当前多云战略正在成为一种主流趋势，越来越多的组织选择将业务系统部署在多个云服务商的云平台上，而不是依赖单一的云服务商。这种趋势的背后是多种因素的驱动，以下是一些主要的驱动力： 避免单云故障：将业务部署在单一云平台上存在单点故障风险。如果该云平台出现故障，例如大规模宕机或区
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
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