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开启强制执行后,则会阻止在指定的资源类型上完成不合规的标记操作。 标签策略可以绑定到组织的根、OU和账号。当绑定到根和OU时,所有子OU和子账号都继承该标签策略。账号继承的所有标签策略和直接绑定到账号上的所有标签策略,根据继承运算符最终聚合为有效标签策略。 标签命名限制和要求 每
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
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
警报机制,及时发现并解决潜在的问题。 系统监控和运维:设置系统监控和告警,确保及时发现和解决潜在的问题。配置基础设施监控工具,监测服务器、存储、网络等关键指标,并确保日志记录和错误报警机制正常运行。 安全检查和漏洞修复:进行安全检查,查找可能存在的漏洞或弱点,并采取适当的补救措施
在数据传输方面,用字节/秒或者比特/秒来表示,吞吐量的限制是性能瓶颈的一种重要表现形式; 针对存储资源,IOPS是指每秒发生的输入/输出操作的次数,是数据传输的一个度量方法; 针对数据库资源,并发能力是指一个时间段中有几个程序都处于运行的能力。 除此之外,我们还要考虑以下几个方面
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。
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
制,扩展性和弹性等。 调研大数据集群数量和功能划分:例如Hadoop集群、Spark集群、Hive集群等,并根据业务需求划分它们的功能,如存储集群、计算集群、查询集群等。 调研各个集群或组件负责的业务范围,以及它们处理的数据类型和数据流转的方式。 调研用于处理实时数据和离线数据的组件,例如实时数据可能使用Apache
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: 透明度和可信度:区块链技术通过去中心化的特点,确保所有交易和数据记录被公开透明地存储,并且无法篡改。这为企业创造了更高的数据可信度和透明度,消除了传统中介机构的需求,降低了操作风险。 智能合约和自动化执行:区块链上的智能合
软件系统,以支撑组织内特定的业务流程和业务场景,如ERP、CRM、营销管理系统等。业务系统的开发、测试和运行需要消耗一定的计算、存储、网络、安全、数据库、中间件、大数据、AI服务等资源。大型业务系统能够包含多个子系统。 IT管理系统:为了支撑业务系统的长期安全稳定运行所建立的IT
云服务选型 计算服务选型 存储服务选型 网络服务选型 父主题: 调研评估
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
、城墙、城门等多重防御体系。需要企业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
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,数据可恢复到切换前的状态。若目的端产生新数据,又无法将目的端的新数据反向同步到源端,则就是有损的回退,此时回退会造成一定的数据丢失。要想在目的端已产生新数据场景下采用无损回退,必须建立目的端到源端方向的数据同步任务。 对于较大规模场景的业务应用,回退还会涉及到全量回退还是部分
全原则、实践和技术,以减少软件漏洞,提高软件抵御恶意攻击的能力,最终保障软件的机密性、完整性和可用性。它涵盖了从需求分析、设计、编码、测试到部署和维护的各个阶段。 安全设计 企业需要遵从安全及隐私设计原则和规范、法律法规要求,在安全需求分析和设计阶段根据业务场景、数据流图、组网模
弹性扩展和自动伸缩:设计云上的大数据集群时,应考虑集群的弹性扩展和自动伸缩能力。这意味着集群可以根据工作负载的需求自动增加或减少计算和存储资源,以提高性能、效率并节约成本。 容错和高可用性:云上部署的大数据集群应具备容错和高可用性,以保障系统的可靠性和稳定性。这可以通过使用多
了解成本趋势与分布,洞察成本变化的驱动因素 成本单元 将成本按照业务语义分配到有意义的分组,拆分公共成本 成本明细 获取成本分配明细(下载和OBS订阅) 账单数据存储 订阅详细的账单明细到OBS桶 云智能看板(CXO看板) 面向CXO、高管以及组织管理者提供的仪表盘集合。 成本节省与优化 按需转包年包月优化评估 获取按需转包年包月商品的成本优化机会
未考虑合规性和法律要求 在设计云上部署架构时,未考虑数据存储和访问的合规性要求,可能导致法律风险和数据泄露问题。 优化建议:在设计上云方案时,确保了解相关的法律法规和合规要求,建立数据治理和安全策略,确保数据的存储、访问和处理符合当地法规。 通过识别和避免这些反模式,并参考行
Zone,部署可扩展的网络基础设施,配置安全基线和运维基线;然后将各个应用系统和大数据平台迁移或直接部署到云上,或者基于云平台进行应用现代化改造,也可以基于云平台提供的各种创新技术直接在云上进行应用和业务创新。 运维治理:将应用系统迁移或部署到云上之后就进入了运维治理阶段,在该阶段需要针对云基础设施、应用系统和大