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按照生产、开发和测试等运行环境划分不同的VPC。 按照应用架构分层划分Web、应用、数据等子网。 上述网络架构的核心是网络运营账号,作为连接其他账号的网络枢纽,其他账号之间的通信必须通过该账号的ER进行。ER可以通过设置路由规则决定哪些VPC之间的网络可以连通,华为云基于以下假设并根据各个账号的职责梳理各个
华为云基于自身多年的安全运营实践经验和帮助大量客户持续安全运营的经验,基于华为云提供的安全云脑服务总结了如下安全运营框架和流程,您的企业可以将其作为起点设计符合企业要求的安全运营框架及流程。 图1 安全运营框架 划分安全运营职责 首先,根据企业设计的云运营模式,明确业务部门的应用团队与C
云化转型不仅推动了自身业务的快速发展,也为行业树立了标杆。 紧跟业务需求和云计算技术的变化而不断迭代优化。 通过上述10个维度的详细评估分析,组织可以全面了解自身在云化转型过程中的能力现状,通过生成的雷达图可以很快找出与行业标杆企业之间的差距,从而制定有针对性的改进和提升计划。 图2
负责云上业务系统的部署、监控和维护,确保业务系统的安全稳定运行。 处理应用运行中的故障,优化应用性能。 配合开发团队进行应用的版本更新和发布。 监控应用日志,分析并解决潜在问题。 熟悉云平台的APM服务,具备应用性能监控和日志分析能力。 掌握CI/CD工具和容器编排工具。熟悉常见的应用部署方式(如容器化、微服务架构)。
和安全事件的发生。 通过云化转型提升IT部门的价值。 辅助CIO制定云化转型战略和具体的云化目标。 选择适合组织的云服务模式,评估不同云服务商的方案,制定技术规范。 建立专门的云化转型团队,培养和引进云计算人才。 担任云化项目的总负责人,推进云基础设施的建设和业务系统的云化。 人力资源主管
统一的标准。这使得安全信息的整合和分析变得困难,无法形成全局性的安全态势感知。 同时,合规要求的提高也给企业带来了新的挑战。国内外的法律法规,如中国的网络安全法、数据安全法和个人信息保护法,欧盟的GDPR,金融行业的PCI-DSS,医疗行业的HIPPA等,对数据隐私和网络安全提出
练,提高切换操作的熟悉度和各方的配合默契度以及问题处理的效率,对于一些操作时长比较长的步骤,还可以通过自动化脚本代替人工操作或者持续优化脚本提高执行效率,从而减少正式切换的中断时长。以某大型零售平台上云为例,采用所有业务系统一把切的方案,通过4次演练,正式切换的时间比预期缩短了40%。
有实际上的决定权。但在法律上,子公司仍是具有法人地位的独立企业,并以自己的名义进行业务活动。子公司可以根据经营管理需求再成立自己的子公司或分公司。 分公司:分公司是母公司管辖的分支机构,是指母公司在其住所以外设立的以自己的名义从事活动的机构,如在各个省市成立的销售分公司。分公司不
Zone解决方案的目标是在云上构建安全合规、易扩展的多账号运行环境,首先要规划组织和账号架构。按照康威定律,企业在华为云上的账号结构要与企业的组织和业务架构总体保持一致,但也不用完全照搬复制。不需要把企业内部的完整组织结构映射到华为云上,只把那些负责建设和运维业务系统或IT管理系统的组织单
云化旅程是一个长期和复杂的过程,涉及的人员庞大,要处理的任务非常繁多,企业要安排专门的项目经理对其进行端到端的项目管理,科学的项目管理方法和行动方案直接影响云化转型的效率和质量,最终将会影响云化转型战略目标的实现。 华为云CAF的目录结构按照云化全旅程的六个阶段展开,在相应的章节会展开介绍
根据Flexera在2024年发布的《State of the Cloud Report》报告显示,管理云成本成为企业用云的头号挑战,企业的的云成本平均超过预算15%,平均有27%的公有云成本是浪费的,51%的企业已经成立了专门的FinOps团队,另外有20%的企业计划在未来一年成立FinOps团队。
务运行的服务器迁移到华为云。 方案2:在华为云ECS重新部署Kong/Zuul网关,然后拷贝源端配置文件到华为云ECS,并修改转发策略 DNS域名解析 解析应用的内外部域名 方案1:使用华为云平台的DNS服务替代源端的DNS,并重新配置DNS解析地址。 方案2:在华为云的ECS上
环境迁移到另一个运行环境的过程。它包含如下三个模块,本节重点介绍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
过与各个团队的沟通,收集需求,明确需要哪些服务、工具和功能来支持开发人员的工作。通过需求分析,制定平台工程的目标,包括但不限于: 提供统一的应用开发、测试和部署平台。 实现自动化的持续集成和持续交付(CI/CD)流水线。 沉淀和复用企业内的公共组件和服务。 建立完善的监控和运维机制。
切换 大数据的切换主要是指大数据应用的切换,其切换演练和正式切换的步骤请参考章节切换。本节重点介绍大数据应用切换的3个切换点,以便更好的指导大数据应用的切换。 双跑场景:大数据应用分别在源环境和目标环境各部署一套,实现双跑,切换点在域名,业务切换时只需要进行域名的切换,将业务流量切换到新应用。
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
市场趋势、需求变化以及潜在风险。这有助于做出准确的决策,提高业务的竞争力。 个性化营销和客户关系管理:大数据技术可以帮助企业更好地了解客户,实现个性化的营销和客户关系管理。通过对客户行为、兴趣和偏好的分析,企业可以精确地进行定制化的产品推荐和营销活动,提高销售转化率和客户满意度。
数据中心网络(可信网络)访问云资源的请求也会被拒绝,可信身份访问其他企业的对象存储桶(不可信资源)的请求还会被拒绝,只有可信身份通过本地数据中心网络(可信网络)访问本企业的云资源的请求是允许的。 图1 全方位数据边界 通过全方位的数据边界提供的保护措施,您可以实现如下数据保护能力:
情况下的数据和任务的持久性。 数据安全和合规性:在云上部署的大数据集群需要有严格的数据安全和合规性保障。采用适当的数据加密、身份验证、访问控制和数据隔离措施,以保护敏感数据免受潜在的安全威胁。 成本效益:在云上部署大数据集群时,需要考虑成本效益。云服务提供商可以提供弹性的计算和存
响数据的一致性,因此,应尽量减少批次的数量。 批次间相互独立:批次划分时,确保不同批次间尽量是相互独立的、松耦合的,很少有相互依赖的任务和数据流。独立的批次划分,有助于降低迁移中对其它业务域的影响。 批次内紧耦合:批次划分时,确保每个批次包含相关性较高的主题域和相互依赖的任务和数据流,包括数据共享场景。