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对于业务连续性要求较高的业务，可以考虑两地三中心的高可用性方案，如下图所示。 提供最高程度的业务连续性和数据可用性，在超大规模地域级自然灾害的时候都能保护数据和业务。 RPO 时间取决于数据库复制间隔； 由于容灾站点一直运行，RTO 依赖容灾切换时间，通常取决于 DNS 缓存刷新时间，一般为分钟级，如果采用
存放的是对象，可以直接存放文件，文件会自动产生对应的系统元数据，用户也可以自定义文件的元数据 访问方式 只能在ECS/BMS中挂载使用，不能被操作系统应用直接访问，需要格式化成文件系统（OS层，不涉及应用改造） 在ECS/BMS/CCE中通过网络协议挂载使用，支持NFS/CIFS（通用文件系统不支持CIFS），需
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
企业架构师团队或者外聘 数据架构师 负责设计和管理企业在云上的数据架构，包括数据存储、数据处理、数据集成和数据治理。 选择合适的数据存储方案，例如关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库等。 确保数据的质量、安全性和合规性。 与应用架构师和云架构师紧密合作，确保数据架构与整体架构的兼容性。
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RDS数据库服务，进行跨AZ主备部署，跨AZ间数据同步。 灾难恢复切换：当AZ发生故障时，RDS 数据库等自动切换至备库，应用层自动或者通过 SDRS 的一键容灾切换功能切换至其他AZ。
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，识别模式和趋势，进行预测分析和决策支持。这有助于加快业务流程，减少人力资源消耗，并提高决策的准确性和效果。 个性化和客户体验：AI技术可
备之间的协同工作、远程监控和预测性维护。这将提高生产效率、降低故障率并优化供应链管理。 数据采集和分析：物联网设备可以收集大量的传感器数据，包括温度、湿度、压力等各种环境参数。通过对这些数据进行分析，企业可以获得有价值的洞察，用于改进产品质量、优化运营流程和预测需求变化。 客户体
迁移批次规划既是科学也是艺术，有些规划依据数据，有些规划只能依赖专家经验，批次规划需要做好三件事情：迁移分组、迁移分批、迁移优先级。 图1 批次规划 一、迁移分组 迁移分组主要是基于依赖关系将迁移对象进行分组，我们将一组具有强依赖关系的应用程序和基础架构的集合（包括APP、主机、存储、数据库、中间件等）放
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；
运营账号的DSC服务可以对所有成员账号进行统一的数据安全防护，包括针对所有成员账号的统一数据安全风险识别和统一数据保护（数据水印、数据脱敏）。安全运营账号的DBSS服务可以基于Agent采集模式，在网络可达的前提下，实现跨账号的数据库审计和统一信息展现。安全运营账号的CCM服务可
一个AZ受到高负载或故障影响，其他AZ也能接受并处理流量。 数据冗余和备份：在不同的AZ中实施数据冗余和备份策略，确保数据的可用性和可恢复性，即使一个AZ的数据丢失或不可用，仍能从其他AZ中的冗余数据进行恢复，确保数据的可用性和完整性。 自动故障恢复：设置自动化故障转移机制，在一
业务可用性目标的达成是一项系统工程，公有云模式下，业务的可靠性取决于客户对整体业务架构的可用性设计、运维规范管理（如：备份机制、日常演练、人员操作规范等）。 图1 业务可用性方案 华为云上的绝大部分云服务都具备高可用性的方案，提供了从数据中心、硬件、数据、自助服务等多个层次的高可
算、操作系统、数据库、应用程序等多个层面交织在一起，形成了一个庞大而复杂的生态系统。每个环节都有可能成为安全漏洞的切入点，增加了整体安全管理的难度。此外，安全产业的碎片化现象加剧了这种复杂性。市场上安全厂商众多，各自提供不同的产品和解决方案，产生了大量格式各异的日志和数据，缺乏统
接表现； 针对网络资源，吞吐量是评价数据处理执行的速率； 在数据传输方面，用字节/秒或者比特/秒来表示，吞吐量的限制是性能瓶颈的一种重要表现形式； 针对存储资源，IOPS是指每秒发生的输入/输出操作的次数，是数据传输的一个度量方法； 针对数据库资源，并发能力是指一个时间段中有几个程序都处于运行的能力。
切换了。 业务切换是将业务从源端旧系统切换到云上新系统的过程，需要仔细规划和协调，以确保切换过程中不会影响数据的完整以及业务运行。 一般情况下，业务切换需要进行一定的时间，逐步切换流量，同时关闭旧的业务系统。通过这个过程，可以实现从旧系统向新系统的平稳过渡，并最终将业务成功迁移上
Deployment）工具链，通过质量门限进行控制，以评估应用系统的安全性。最后，所有应用系统在发布前均需完成静态代码扫描的告警清零，确保上线时不存在编码相关的安全问题。 为了确保应用系统的安全性，所有云服务在发布前首先将由应用测试人员执行多轮安全测试，包括但不限于认证、鉴权、API安全、数据库安全等专项安全测试。测
业务快速发展带来的“不确定性”通过运维变成“确定性”，保障应用系统的长期稳定运行，减少故障和停机时间。 全方位安全运营则涵盖了数据安全、网络安全、访问控制等各个方面，构建全面的安全防护体系，保护企业核心数据和应用系统。最后，精细化FinOps 通过成本分析、优化和预算管理，帮助企
每个业务单元负责建设1到多个应用系统。这些应用系统的全面云化转型将导致在云上同时存在数百个业务系统和海量云资源，而且包括企业自有员工、外包员工及合作伙伴的员工在内的大量用户需要访问和操作这些云资源，量变导致质变，资源闲置、误操作、恶意操作、数据泄露和权限错配等风险将随着用云规模
概述 云计算从根本上改变了IT基础设施和应用系统的建设、运维和管理方式。传统模式下，组织通常需要购买、安装和运维自己的硬件和软件，包括服务器设备、存储设备、网络设备、虚拟化软件、操作系统、数据库管理软件和中间件等IT基础设施，资源部署周期长，运维负担重，初始投资大。 云计算模式下
的安全策略。 数据集成及安全分析 首先，将安全数据统一对接到安全云脑中，云服务日志一键接入，同时构建云上云下数据统一集成方案，接入第三方生态软件的日志。 其次，基于安全数据构建安全威胁检测模型并找到安全威胁，分析全攻击链环节、各层防线行为特点，纵深布控，基于大数据技术，训练智能分
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