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熟悉主流云平台的中间件服务的部署和管理。 熟悉操作系统，例如 Linux, Windows Server 等。 了解 DevOps 理念和实践。 具备一定的脚本编写能力。 具备良好的故障排除和问题解决能力。 IT部门 数据库管理员 负责云上数据库的部署、配置、监控和维护。 确保数据库
限的控制，防止未经授权的访问，保障系统的安全性。 公共资源管理：企业内部的公共IT资源，如DNS服务器、容器镜像库、CA证书机构、云盘等由中心IT部门统一部署和管理。集中管理可以避免资源的重复建设和闲置浪费，提高资源利用率，降低采购和维护成本。 通过以上各个方面的集中管理，企业可
安全配置基线 安全配置是信息系统的最小安全保障，云安全配置是云环境最基本的安全保证，是开展安全防护和安全运营的基础。 如果云服务没有达到安全配置基线要求，云上业务及资产将面临巨大安全风险。为了帮助客户提高云环境的安全防护能力，华为云为客户提供了华为云安全配置基线指南。该指南包括身
Certificate Manager 云证书管理服务 CCoE Cloud Center of Excellence 云卓越中心 CFW Cloud Firewall 云防火墙 CMDB Configuration Management Database 配置管理数据库 CMM Cloud
基础设施部署 基础设施部署主要是部署Landing Zone，有三种部署Landing Zone的方式。 由实施人员手动在华为云上部署Landing Zone，这种方式非常灵活，不受自动化工具的功能限制，但部署周期比较长。 基于资源治理中心完成自动化部署Landing Zone，
录后访问（OS层，不涉及应用改造） 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
应用部署参考架构 应用部署架构示例 参考架构库 父主题： 应用架构设计
云资源开通及配置 部署主要是进行云上目标环境的资源开通和配置，并做好上云前的各项检查和测试，并进行迁移环境的准备。 要按照应用部署架构设计方案进行云上资源的开通和配置，云上资源开通主要有如下3种方式： 在云平台Console控制台手动创建云资源。 编写脚本或通过自动化平台对接，调
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DEW、云证书服务CCM、漏洞管理服务CodeArts Inspector
Haydn是华为云面向合作伙伴和客户的数字化平台，当前Haydn已经积累了700+各类参考架构，企业可以根据业务场景搜索并引用华为云的应用部署参考架构，基于Haydn做架构设计，企业可以对参考架构做定制化修改，以更符合企业业务。 架构模板查找 登录华为云官网，在上方导航栏选择“解
应用层迁移方案 应用层通常部署在物理机、虚拟机或容器内，应用的类型包括有状态和无状态两种。应用的部署方式和应用状态是应用层迁移方案设计时需要考虑的因素，不同的部署方式和应用状态适用的迁移方案不同。 平迁部署在主机上的应用 传统架构的应用，通常部署在物理机或虚拟机，建议优先通过华为
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
云上云下子网网段重叠或因管理原因不允许直接打通两端子网段的路由，但业务需要互访，用私网NAT网关。 需要在云上自建高可用双机系统，建议两台ECS位于同一子网、跨可用区部署，绑定虚拟IP结合keep-alive实现。 跨境业务需要提升指定区域用户范围跨境资源的体验时，选择云连接CC搭配全球加速GA，使流量通过华为云骨干网实现降低时延的效果。
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，部署架构设计
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，部署架构设计时，
下是一些常见的云采用实施阶段的反模式： 未采用自动化部署模式 该反模式是指企业依赖手动进行代码、云资源的配置和部署，效率低，人为错误高。 优化建议：采用自动化的配置和部署工具，如Terraform、CI/CD等，以提高云资源部署的效率和准确性。 未进行切换演练 该反模式是企业未进
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
自动化部署和持续集成/持续交付： 微服务架构通常需要频繁地进行部署和更新。为了简化和加快部署过程，可以引入自动化部署和持续集成/持续交付（CI/CD）流程。使用适当的工具和技术，例如Jenkins、GitLab CI/CD等，来实现自动化的构建、测试和部署流程。在自动化部署和CI
多云战略的驱动力 当前多云战略正在成为一种主流趋势，越来越多的组织选择将业务系统部署在多个云服务商的云平台上，而不是依赖单一的云服务商。这种趋势的背后是多种因素的驱动，以下是一些主要的驱动力： 避免单云故障：将业务部署在单一云平台上存在单点故障风险。如果该云平台出现故障，例如大规模宕机或区
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