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人工智能 人工智能是模拟人类智能的技术和方法,在各个领域都发挥着重要作用。以下是AI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: 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
云运维团队 云运维团队负责云基础设施的日常管理与维护,确保云基础设施的高可用性、高安全和高性能,协同应用运维管理员保障云上业务系统的长期安全稳定运行,并不断通过自动化和智能化技术提升运维效率。云运维团队通常包含云基础设施管理员、云网络管理员、数据库管理员和自动化工程师,职责和技能要求如下表所示。
确定性运维 确定性运维是华为云基于自身多年的云服务运维经验沉淀的一套运维理念、方法论和最佳实践,可以帮助企业在云上高效运维自建和采购的业务系统,确保这些业务系统在云上能够持续高效稳定运行。 确定性运维旨在构建可防、可控、可治的运维管理体系。通过高质量的产品开发,严谨的运维流程和制
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,实现智能家居的概念。同时,物联网还可以应用于智慧城市领域,优化城市交通、能源管理和公共安全等方面。
开发与运维现代化 通过DevOps实践,可以实现开发与运维的现代化。下面是一些步骤和实施建议: 文化转变:首先,要实现开发与运维的现代化,需要在组织中建立一个强调合作与共享的文化。开发团队和运维团队应该互相信任、合作,并且共同追求系统稳定性和持续交付。 自动化:自动化是DevOp
份与访问管理、日志与监控、虚拟机与容器、网络、存储、数据库、企业智能等方面的安全配置,但并不是所有可能的安全配置的详尽列表。建议您将该指南作为一个起点,并根据实际需要在此基础上进行补充或裁剪。 按照华为云安全配置基线指南,您可以手工检查当前的云服务的安全配置是否满足基线要求,如果
运维治理 概述 精益化治理 确定性运维 安全运营 FinOps 持续优化
人员生产力。企业采用云计算之后可以大幅提升运维效率,进而有效降低运维成本。 无需管理IT基础设施:云服务商负责云数据中心、硬件、网络、虚拟化等IT基础设施的运维,企业只需要聚焦应用系统的运维。 智能监控系统:云服务商提供全栈和智能监控系统,能够实时收集、分析云资源及应用性能指标,
50万元。 提升IT运维效率 云化转型后,企业无需管理IT基础设施,再借助云服务商提供的智能监控系统和自动化运维工具可以大幅提升IT运维效率。如果每个运维工程师可管理的服务器数量提升 2 倍,从100台提升至200台,假设企业总共有2000台服务器,每个运维工程师的年薪是20万元
计划跟踪所需粒度的云支出,及时获取超预算提醒,或定期周知最新进展 管理账单与控制成本 资金管理 监控可用额度,跟踪支出异常 资源包管理 监控资源包是否即将用尽 账单管理 了解各帐期的实际消费与支出,多维对账 成本监控 监控云支出的异常增长,减少异常账单 成本分配与可视化 成本分析(含分析报告) 了解成本趋势与分布,洞察成本变化的驱动因素
与应用程序的开发团队和运维团队进行沟通,了解他们对系统依赖关系的认识和理解。他们可能提供有关应用程序的详细信息、依赖关系的描述以及与其他系统的集成情况。 代码分析 仔细检查应用程序的源代码,特别是配置文件和代码中涉及的外部依赖关系。因为有些依赖关系可能由代码直接指定。 系统扫描和监控 借助系统
在上云迁移的保障阶段,需要执行以下任务来确保顺利过渡到新的云环境: 云平台监控:确保建立有效的监控系统,跟踪云平台的性能、可用性和安全性。设置警报机制,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。
全管控的系统和组件,包含部门、用户、资源、策略、运维、审计等功能模块,集单点登录、统一资产管理、多终端访问协议、文件传输、会话协同等功能于一体。通过统一运维登录入口,基于协议正向代理技术和远程访问隔离技术,实现对服务器、云主机、数据库、应用系统等云上资源的集中管理和运维审计。关于
源。 降低运维成本: 云服务商负责IT 基础设施的维护和管理,企业无需投入大量人力和资金进行IT基础设施的日常运维。而且云平台提供了智能监控系统和自动化运维系统可以大幅提升应用系统的运维效率,企业可以减少在应用系统运维领域的人力投入,进一步降低了运维人力成本。自动化运维也降低了人为错误的风险,从而减少纠错成本。
安全防护三分在于技术,七分在于运营。安全运营是指在云计算环境中,通过持续监控、检测、响应和改进,确保云资源、数据和应用的安全性。这种方法强调安全防护是一个持续的过程,而不是一次性的任务。只有通过持续的、有效的安全运营才能将多道安全防线有效协同起来,共同保障业务系统的安全稳定运行、保障关键数据的安全。然而,安全运营面临着很多挑战。
的异常增长。 成本监控引入机器学习,对客户历史消费数据进行建模,对于不符合历史数据模型的成本增长,识别为异常成本记录,同时提供异常增长的Top潜在原因。 客户可设置监控提醒,定期获取影响成本高的异常记录提醒,并根据系统提供的潜在原因,结合成本分析和业务情况进行深入分析,进而快速做出反应,维持预期的成本支出。
所需业务系统的投资、建设和运维,因此通常在业务部门会组建自己的应用团队。将这些业务系统云化需要应用团队的配合和协同,应用团队需要协同云实施团队进行业务系统的现状调研、迁移实施、应用现代化改造和测试验证,协同云架构团队基于云技术和云服务设计业务系统的云上应用架构,协同云运维团队确保
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
单元的故障或安全问题可能会影响到其他业务单元,甚至整个系统。而通过将不同的业务单元部署在独立的云账号中,企业可以有效地隔离故障和风险,防止问题的扩散。举个例子,如果某个业务系统遭遇了安全攻击,攻击者可能只能够接触到该业务系统所在的云账号中的资源,无法进一步影响到其他业务单元。这种
保障 在大数据迁移的保障阶段,需要执行以下任务来确保顺利过渡到新的云环境: 监控和警报设置:建立实时监控系统,监测集群、任务调度平台和应用程序的运行状态。设置警报,以便及时发现潜在的问题并采取措施。 优化集群性能:对大数据集群进行性能评估和调优。监视资源使用情况,优化配置参数、调整集群大小和资源分配,以提高整体性能。