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云安全团队 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
登录华为云官网，在上方导航栏选择“解决方案>通用解决方案>Haydn解决方案数字化平台”进入Haydn解决方案数字化平台首页，在页面右下角点击“解决方案加速场>架构模板”可进入架构模板页面。 支持输入架构模板名称、适用行业、适用场景等关键字对架构模板进行查找； 支持按照模板类型、部署环境、适用行业、适用
Database Security Service 数据库安全服务 DC Direct Connect 云专线 DCMM Data Management Capability Maturity Assessment Model 数据管理能力成熟度评估模型 DDoS Distributed
应用代码进行读写分离改造，改造后再按照8.4.3.3写服务关停方案实施，实现只读不写的效果。 图3 应用改造方案 中间件层/数据层配置只读 中间件层和数据层收回业务账号写权限，不允许服务写中间件层/数据层的操作。 图4 中间件和数据只读方案 父主题： 设计切换方案
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
路。 数字化转型是指组织利用数字技术（如IT基础设施、数据库、大数据、物联网、人工智能、区块链等）对其业务模式、运营流程、产品和服务进行全面的重塑和创新，以适应快速变化的市场环境和满足客户不断提升的需求。当前主流的云计算平台都已经内置集成了丰富的、高可用和高安全的数字技术，组织可
置管理等基础性工作。 数据防线 要做好数据资产的主动发现和分类分级，围绕数据全生命周期开展数据安全治理工作，对重要数据使用过程中考虑脱敏、加密、审计等措施，对重要数据做好备份。基于身份控制策略、网络控制策略和资源控制策略构筑坚固的数据安全边界，保障敏感数据不泄露。 运维防线 要限
构和人才队伍，是否建立了适合云环境的工作流程。 数智赋能 主要评估组织在大数据和人工智能领域的能力水平，是否能够利用云平台的数智化服务，实现数据驱动的业务创新和智能化转型，衡量组织的数据生命周期管理、数据治理能力，以及在人工智能技术（如AI开发、大模型等）方面的实践水平。 应用现代化
后将各个应用系统和大数据平台迁移或直接部署到云上，或者基于云平台进行应用现代化改造，也可以基于云平台提供的各种创新技术直接在云上进行应用和业务创新。 运维治理：将应用系统迁移或部署到云上之后就进入了运维治理阶段，在该阶段需要针对云基础设施、应用系统和大数据平台进行持续的精益化治理
的四层部署架构，即接入层、应用层、中间件层和数据层，同时还要调研每一层技术组件的详细信息，比如规格、版本、容量等。具体的调研内容如下： 调研应用的四层部署架构 收集接入层、应用层、中间件层和数据层的详细信息，收集三种关联关系（共享数据、共享服务器、应用间通信依赖），可以参考下表收集应用的详细部署架构：
全球化合规支持：云服务商在全球范围内的数据中心和服务都符合当地法规和行业标准，例如 GDPR、HIPAA、PCI DSS 等。企业可以利用云平台的合规性认证和服务，快速满足不同市场的合规要求。 本地化合规服务：云平台提供本地化的合规服务，例如数据驻留、数据主权、数据加密等，帮助企业满足特定地
的能力。云平台和云服务能够大幅提升应用系统的韧性，从而有效提升业务连续性。 高可用架构：云服务商提供多地域、多可用区的部署模式，支持应用系统设计跨机房、跨地域的容灾和双活方案，甚至跨多个地域的多活方案，大幅提升应用系统的可用性和容灾能力。 灾备和容灾：云平台内置了数据备份、容灾切
负责云上数据库的部署、配置、监控和维护。 确保数据库的高可用性和数据安全，定期进行备份和恢复演练。 优化数据库性能，解决查询慢、锁等待等问题。 管理数据库的权限和访问控制，确保数据合规性。 熟悉云平台的数据库服务和数据库管理服务。 熟悉主流数据库（如MySQL、PostgreSQL等）的管理。 掌握数据库性能优化技术（如索引优化、分库分表）。
适用场景 优势 不足 1 现网CMDB平台 客户有CMDB平台，且包含应用调用模块 所见即可得，高效，可直接获取详细资源清单、数据层-数据层、数据层-应用层关联关系 1.有些传统的CMDB系统信息更新不及时 2 现网云管平台 客户有CMP或虚拟化管理平台 能够获取准确的资源详情 无法获取应用架构、关联关系等信息
构设计、大数据任务调度平台部署架构设计和大数据应用部署架构设计，其中大数据应用的部署架构可以参考应用部署架构的设计方法。大数据架构设计同样要考虑架构设计的6要素。 在做云上架构设计时，企业可以参考TOGAF的架构设计方法论，可以关注其架构开发方法（ADM）、四个架构设计领域、最佳
用程序从使用本地数据库迁移到使用云数据库服务。这通常不涉及修改核心应用程序代码。 希望利用云平台的PaaS服务，例如数据库、消息队列等，以减轻自建数据库和消息队列的运维压力。 需要提高应用程序的性能或可扩展性。 不需要进行大规模代码修改，但希望优化应用程序在云平台上的运行。 Rearchitect
缩短产品上市时间: 云平台可以快速部署和扩展应用，帮助企业更快地推出新产品和服务，抢占市场先机，从而获得更多的市场份额和收入。 拓展新市场: 云平台的全球覆盖能力，使得企业更容易进入新的市场，拓展业务范围，接触到更广泛的客户群体，从而增加收入。 提升客户体验: 云平台可以提供更稳定、可
云审计服务CTS、云日志服务LTS、、配置审计服务Config、对象存储服务OBS等 数据平台账号 集中部署企业的大数据平台，将其他账号的业务数据统一采集到数据平台进行存储、处理和分析 数据处理团队 数据湖、大数据分析平台、数据接入服务、数据治理平台 沙箱账号 用于进行各种云服务的功能测试、控制策略的测试等
意软件，其中可能包括操作系统、数据库、中间件和应用程序。用户不控制底层云基础设施，但可以控制操作系统、存储、部署的应用程序以及可能的有限的网络组件（例如主机防火墙）。 PaaS PaaS 将DevOps工具链、中间件、数据库、微服务引擎、大数据等平台资源以云服务的形式提供给用户，
图5 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；
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