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子网之间使用网络ACL进行访问控制，还可以将云主机、RDS等资源放入到安全组，通过安全组规则进行实例级别的访问控制。业务系统的应用服务器集群可以跨可用区部署，实现应用层的高可用；再使用华为云跨可用区的主备数据库集群和缓存集群实现数据层的高可用。
这是一个通用服务器和应用程序监控工具，它支持对服务器和数据库、虚拟机、应用程序、Web服务和其他组件的监控。 Datadog 商用 Datadog是一款具有应用程序监控和映射功能的性能监控工具。
如何识别驱动力 识别驱动力是云化转型的前提，决定了组织是否有正当的理由开启云化转型。识别驱动力是一个比较复杂的过程，需要综合考虑企业的业务战略、业务需求、财务需求和技术需求，并要与高层和干系人达成一致。以下是推荐的步骤： 响应关键业务事件 企业高层的云化转型决策通常源于实际业务需求
ER、DNS、NATG、EIP、VPC、DC、CC、VPN、CFW、WAF、AAD等 公共服务账号 集中部署和管理企业的公共资源、服务和应用系统，并共享给其他所有成员账号使用 公共服务管理团队 镜像服务IMS、容器镜像服务SWR、弹性文件服务SFS、对象存储服务OBS、自建NTP服务器
依赖关系主要包括三种：共享数据依赖、共享服务器依赖、应用间的通信依赖。
ECS的月度按需成本和使用量 了解过去6个月云主机每月按需原始成本和按需使用量情况。 容器成本洞察 了解CCE集群、命名空间、工作负载粒度的成本分布和趋势。 父主题： FinOps
以云主机为例，将其读操作细化为读取规格、读取标签、读取服务器详情、读取挂载的磁盘、读取网卡等细粒度操作，这些细粒度操作在用户配置权限的时候是可以自由选择的，这样就可以将权限控制到用户所需的最小操作集合。
迁移方式 特点 适用场景 使用华为云SMS主机迁移工具迁移（推荐） 全量+增量 1.停机时间短，可持续进行增量同步 2.依赖网络传输，且要求源端操作系统版本在华为云支持列表内 适用于所有源端为x86架构的物理机或虚拟机迁移，有增量数据 华为云ECS重新部署 NA 1.不依赖网络传输
组建调研评估团队 在企业上云过程中，组建一支高效的调研评估团队是至关重要的。该团队将负责开展详尽的调研工作，评估企业现有的IT基础设施、业务需求和上云的收益，确保上云策略的有效性和可行性。调研评估团队由来自不同部门的成员组成，企业可以参考前述的CCoE组织架构和角色职责，组建出一个全面且专业的上云调研评估团队
组建方案设计团队 在企业推进上云方案设计的过程中，构建一个高效且专业的方案设计团队是确保项目成功的关键。该团队将负责设计全面的上云方案，涵盖上云技术架构、业务架构优化、成本效益分析、安全合规等多个维度，以保障上云方案的可行性。企业可以参考前述的CCoE组织架构和角色职责，组建出一个全面且专业的上云方案设计团队
数据无需复杂的抽取、转换、加载，使用SQL或程序就可以对云上CloudTable、RDS、DWS、CSS、OBS、ECS自建数据库以及线下数据库的异构数据进行探索。详细信息请参考官网文档。
成本计划 匹配企业管理模型，确保未来成本可追溯 云财务管理的基础是树立成本责任制，让各部门、各业务团队、各负责人参与进来，为各自消耗云服务产生的成本负责。 华为云为客户提供了多种工具，以帮助客户合理规划组织，确保成本可追溯。 大型企业或集团公司可以使用企业组织+多账号的方式，通过账号隔离资源和成本
物联网 物联网是指将各种物理设备和传感器与互联网连接起来，实现设备之间的通信和数据交换。以下是物联网如何使能业务创新、与业务结合并推动业务现代化的几个方面： 智能家居和智慧城市：物联网技术可以将家居设备、城市基础设施和公共服务连接起来，实现智能化管理和优化资源利用。通过物联网，人们可以通过手机或其他终端设备控制家居设备
大数据参考架构 下图是典型的大数据架构，从数据集成、存储、计算、调度、查询和应用，构成了一个完整的数据流。 图1 大数据参考架构 大数据架构通常包括以下几个核心组件和流程，企业可以根据实际需要选择云服务或自建大数据组件： 业务数据源： 业务数据源是大数据平台的数据输入来源，可以是传感器
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。
整体框架 华为云CAF提供系统的和完整的云化转型方法论和最佳实践，CAF的完整性体现在两个方面，一要涵盖云化转型的全部旅程，二要涵盖云化转型所有干系人的视角。CAF的整体框架如下图所示。 图1 CAF整体框架 云化全旅程按照时间顺序包含以下六个阶段。 制定战略：制定云化转型的战略，
大数据任务调度平台设计 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
大数据集群设计 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
概述 基于云平台的新技术正驱动着产品和服务创新浪潮。 人工智能与大模型结合，赋予产品更智能的交互和更精准的个性化服务，例如AI客服、智能推荐系统等。 区块链技术则增强了产品和服务的安全性和可信度，可应用于供应链管理、数字身份认证等场景，构建透明可追溯的体系。 数字人技术打造虚拟形象
如何构建平台工程 在云平台上构建平台工程，可以充分利用云平台提供的丰富服务和工具，降低构建和维护成本，并提高IDP的可靠性和可扩展性。以下是一些关键步骤。 明确平台工程的目标和需求 平台工程的核心目标是通过构建自助式内部开发平台（IDP），优化软件交付和生命周期管理，提高开发效率和交付速度
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