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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。
可以通过互联网或专线指定桶地址使用HTTP或HTTPS访问（应用层，需要应用集成SDK或调用API接口，涉及应用改造） 数据共享 支持，需通过ECS/BMS中安装的集群管理软件控制，不能跨可用区共享 支持，直接NFS V3协议访问即可（SFS Turbo还支持CIFS），支持跨可用区共享 支持，直接
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
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
年安全经验，基于云原生安全，提供云上资产管理、安全态势管理、安全信息和事件管理、安全编排与自动响应等能力，可以鸟瞰整个云上安全，精简云安全配置、云防护策略的设置与维护，提前预防风险，同时，可以让威胁检测和响应更智能、更快速，帮助您实现一体化、自动化安全运营管理。关于SecMast
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
降低成本。 自动化伸缩：通过自动化的监控和调度机制，云平台能够根据预设的策略和实时的负载情况，自动进行资源的伸缩。 快速部署和回收：相较于传统的硬件采购和部署周期，云上资源的创建和销毁可以在几秒或几分钟内完成，大幅提高了资源的弹性速度。 提升系统韧性 系统韧性是指系统在面对各种外
东西向网络防护：应该对不同的业务按密级实施分层分级管理，如将不同密级的业务部署在不同的VPC中，通过VPC实施大的网络安全域隔离，通过CFW实施东西向VPC网络之间访问控制，并通过VPC的安全组和ACL在VPC内进一步实施网络微分段隔离。 应用防线 面向互联网发布的应用应该默认部署WAF防护。应用的安全是设计出来的，
安全运营账号 作为企业安全运营中心，统一管控整个企业内所有账号的安全策略、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DE
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
、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
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
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
您需要按照法律法规和行业标准，识别资产中的安全风险，在安全云脑中，您可以按照10多个安全合规遵从包（如：等保、PCI-DSS、ISO27001等）以及最佳安全配置实践对各类云资产的安全配置进行自动检查，生成风险项、加固建议、遵从报告，基于安全云脑提供详细加固指导进行风险闭环管理。您可以进一步使用安全云脑全面清点各
灵活开通导致精细化管控难：云的灵活扩展和支出限制少，有利于业务发展和创 新，但也容易产生资源浪费。如为了追求性能和质量，业务团队配置的资源大 于运行工作负载实际需要，产生过度配置；部分项目新建环境或者扩容实例 后，最后忘记关闭形成闲置等； 企业面对这些问题时，发现难以精细化管理云成本，也难以选
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，
境进行集中化的IT治理。CCoE团队赋能应用团队全权负责业务系统所需云资源的部署和运维，这样既可以减轻CCoE团队的负担，又可以提升应用团队的自主性，进一步提升应用系统的敏捷性。为避免各业务单元独立部署和运维云资源带来的标准不统一问题，CCoE团队需要制定相应的IT治理策略强制各
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
合规性和安全性：安全运营人员可以根据应用数据的敏感度对资源配置标签，确保应用和数据遵循相应的安全和隐私法规，或内部/外部的审计需求。 协助故障排除：运维人员可以利用标签快速定位受影响的资源，加速问题的诊断和解决过程。 协助自动化运维：运维人员可以根据标准化的标签来编写脚本或配置规则，实现自动化任务。比如，自
确保网络安全和性能，满足数据传输要求。 实现网络的弹性和可扩展性，适应业务变化。 规划云网络架构，配置虚拟网络、子网、安全组等。 与安全团队合作，实施网络安全策略。 监控网络性能，优化网络配置。 合规审计专家 确保云化转型符合相关法律法规和行业标准。 降低合规风险，避免法律纠纷和罚款。
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