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云原生安全服务。 数据加密服务 数据加密服务（Data Encryption Workshop, DEW）是一款综合的云上数据加密服务。它可以提供专属加密、密钥管理、凭据管理、密钥对管理等服务，安全可靠的为您解决了数据安全、密钥安全、密钥管理复杂等问题。其密钥由硬件安全模块（Hardware
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
务现代化的几个方面： 自动化和智能决策：AI技术可以通过自动化和智能决策来提升业务效率和准确性。例如，利用机器学习算法，企业可以自动处理大量的数据，识别模式和趋势，进行预测分析和决策支持。这有助于加快业务流程，减少人力资源消耗，并提高决策的准确性和效果。 个性化和客户体验：AI技
简称DIS） 处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网站点击流、社交媒体源等）中连续捕获、传送和存储数TB数据。详细信息请参考官网文档。 云数据迁移（Cloud
云安全团队负责云基础设施和云上业务系统的安全保障工作，主要职责包括云平台安全方案设计、访问控制与权限管理、安全监控与威胁检测、漏洞扫描与修复、数据加密与隐私保护、合规性审查与风险评估，以及应急响应与安全事件处理，确保云上业务系统的安全性、合规性和稳定性。云安全团队通常包含云安全专家、安全运营工程师，职责和技能要求如下表所示。
Development, Security, and Operations 开发、安全与运维 DEW Data Encryption Workshop 数据库安全服务 DSC Data Security Center 数据安全中心 ECS Elastic Cloud Server 弹性云服务器 EIP
对标签区分大小写格式，并跨所有资源类型一致地应用该格式。 虽然标签有长度规格上限，但尽量不要每个标签都达到标签规格上限，标签长度能标明含义即可。 提前识别标签的应用场景，比如成本管理、运维和自动化、细粒度权限控制、数据分类、安全运营等，并据此制定标签键值规范，下面会介绍。 标签键值规范
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及安全组配置、互联网访问
问责。根据安全违规的性质，以及造成的后果确定问责处理等级，分级处理。对触犯法律法规的，移送司法机关处理。直接管理者和间接管理者存在管理不力或知情不作为的，须承担管理责任。违规事件处理根据违规个人态度与调查配合情况予以加重或减轻处理。 父主题： 安全运营
图1 大数据的数据迁移顺序 元数据迁移 首先，进行元数据的迁移。元数据是描述数据的数据，包括数据结构、数据定义、数据关系等信息。在元数据迁移阶段，需要将原始数据的元数据信息导出，并在目标系统中重新建立或导入元数据，以确保目标系统能够正确理解和解析数据。 历史数据迁移 在元数据迁移完
以提高整体性能。 数据安全和权限管理：审查和加强数据的访问控制和权限管理机制。确保只有经授权的人员可以访问敏感数据，并采取适当的加密和脱敏措施保护数据安全。 自动化任务调度：确保大数据任务调度平台的运行和调度正常。优化调度策略，确保任务按时准确完成，并处理可能的故障或异常情况。
、社交媒体等各种数据源。通过数据采集和提取，将原始数据收集到大数据平台进行后续处理和分析。 数据集成： 数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合和转换的过程。这包括数据清洗、数据预处理、数据格式转换、数据合并等操作，以确保数据的一致性和准确性。 数据存储： 大数据平台需要具备高效
账号进行统一的数据安全防护，包括针对所有成员账号的统一数据安全风险识别和统一数据保护（数据水印、数据脱敏）。安全运营账号的DBSS服务可以基于Agent采集模式，在网络可达的前提下，实现跨账号的数据库审计和统一信息展现。安全运营账号的CCM服务可以集中申请SSL证书，然后通过RA
主备实例配置了数据持久化，数据不仅会持久化到主节点磁盘，还会实时同步到备节点，同时备节点也会持久化一份数据。 主备实例部署在不同的可用区内，不同可用区的电力、网络相互隔离，当主节点所在的机房因为电力或者网络出现故障，备节点将接管服务，客户端与备节点正常建立连接以及读写数据。 Redi
接表现； 针对网络资源，吞吐量是评价数据处理执行的速率； 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。
大数据迁移批次规划说明 大数据迁移上云时，是选择整体迁移还是分批迁移，原则如下： 整体迁移的场景： 规模小：大数据平台数据量少（TB级），计算任务数量不多，可以采用整体迁移的方法，先在云上部署大数据平台，然后全量迁移元数据、数据和任务。 关联关系复杂：大数据任务之间的关联关系很复杂，很难拆分，此时也可以选择整体迁移。
主机迁移是典型的Rehost迁移方式，虽然主机（服务器）上可以承载各种系统应用如Nginx代理、数据库、容器、中间件、大数据等，但由于数据库/中间件/大数据等应用是以数据为核心，对于这类数据层面的迁移我们通常会采用独立的数据迁移方式而非主机迁移，这里讲的主机迁移对应的迁移层级为应用和操作系统。主机迁移的方式主要有以下三种：
应用层灰度切流 接下来进行数据层分批切换，某批次数据层切换步骤如下： 停止本批次数据层相关的应用和批处理任务。本批次的数据层静止（中间件消息队列中的消息消费完成，数据库无新增数据）； 数据对比一致后，切换数据层； 修改相关的配置，启动和本批次数据层相关的应用和批处理任务。进行功能验证及保障，确保业务正常；
点故障而中断。 安全性和数据保护：云上部署的任务调度平台需要具备安全性和数据保护机制。确保对敏感数据和系统组件进行适当的访问控制和加密，以防止未经授权的访问和数据泄露。 性能优化：在云上部署任务调度平台时，需要考虑性能优化。优化资源配置、任务调度算法和数据分发策略，以提高任务执行
调研数据流： 调研大数据平台及业务的架构图及数据流图，如下图： 大数据平台及业务的架构图和数据流图。 平台数据接入源。 数据流入方式（如：实时数据上报、批量数据抽取）。 分析大数据平台数据流向，数据在平台内各个组件间的流向，例如：数据采集组件类型、采集组件下一层、存储数据组件，数据处理过程中的工作流等。
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