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系统韧性设计主要涉及以下两个方面: 确保系统具有高可用的架构,如无单点故障 各种故障场景下的恢复能力,如数据丢失、设备或站点故障等场景均能恢复 相对于传统数据中心,华为云可以提供具备高可用、弹性伸缩、自动备份、跨AZ容灾、跨Region容灾等高可用能力的基础设施与云服务,便于客户构建高可靠的系统
工作负载级参考架构 对于一些中小企业,使用华为云单账号即能满足其IT系统管理的诉求。客户会把所有工作负载部署在一个账号内。以下是一个单账号的工作负载级的安全参考架构。
风险等级 高 关键策略 使用华为云备份服务或第三方备份软件对数据进行备份,并可根据RPO要求设置自动备份频率。
PERF04-04 资源性能数据收集 风险等级 中 关键策略 每个华为云提供的云服务都有一组特定于资源功能的指标,用于呈现有关资源的使用情况。通过收集资源性能数据,可以深入了解工作负载的运行状况和行为。
可以关注华为云新推出的云区域以及相关的服务,考虑多Region部署方案。 相关服务和工具 布局优化可以参考华为云不同Region的算力价格,尤其乌兰察布和贵阳等Region 父主题: COST08 进行架构优化
软件开发生产线(CodeArts) 软件开发生产线(CodeArts)是一站式、全流程、安全可信的DevSecOps平台,开箱即用,内置华为多年研发最佳实践,助力效能倍增和数字化转型。
华为云成本中心提供共同成本分拆,支持CDN、Live按照域名流量进行成本分拆。 华为云CCE服务提供细化的按照Pod Level的成本分拆,并可以卷积到Workload,Service等各种标准K8S模型层级。 父主题: COST03 对成本进行分配
通过及时了解最新的华为云和业界的安全公告,实施对应消减建议,来保证工作负载的安全。 及时了解最新的华为云和行业安全建议。华为云安全公告包含有关安全性的最新信息。 漏洞扫描和识别:利用华为云云服务对系统、应用程序进行定期扫描,以发现潜在的漏洞和安全弱点。
混合云组网场景链路冗余与倒换方案: 双DC专线冗余:用户数据中心与华为云VPC之间采用两条DC专线互通;其中两条物理专线接入同区域的两个华为云专线接入点,并通过BGP路由协议接入同一个VPC,用户可设置虚拟接口的优先级以决定业务的主备链路。
文档中说明了如何配置华为云服务以满足您的安全性目标。 华为云安全配置基线指南 配置审计 Config 安全云脑 SecMaster:使用安全云脑对云服务安全配置基线进行基线检查,持续保护客户的云服务安全。
限制用户只能从特定 IP 地址区间、网段及 VPC Endpoint 访问华为云。 多个账号或多个IAM用户间使用不同的密码。 禁止将用户的密码共享给其他人,而是为每个管理或使用华为云资源的人创建一个单独的用户。 修改新用户的默认密码。
相关云服务和工具 使用华为云“我的配额”,可以查询每个云服务不同资源类型的总配额限制和已用配额,可根据业务的需要申请扩大对应云服务指定资源的配额,也可配置配额预警,以便在配额达到预警阈值时可收到告警通知,以便提前申请提升配额。
这将大辐减少在调用前从华为云 OBS下载代码包所花费的时间。 FunctionGraph函数调用华为云其他云服务资源时(例:dis、obs),如果选择对应云服务sdk,需要对sdk参数进行调优(例:超时时间、连接数、重试次数等)。
此外,华为云还提供了一些内嵌伸缩能力的云服务,对用户无感知或仅需简单配置: OBS、SFS、FunctionGraph等服务会根据请求量自动扩展业务处理能力,用户无感知。
该应用系统在华为云一个Region两个AZ中各部署一套,提供同城容灾能力。 接入层(外部GSLB):通过外部GSLB进行域名解析与流量负载均衡,在单个AZ故障时自动将业务流量切换到另一AZ。
风险等级 高 关键策略 面向跨Region/跨云容灾场景,可基于不同的可用性目标要求,采用不用的容灾方案,如远程备份、主备容灾、双活容灾等,其中生产站点根据场景不同可能为其他云或IDC或华为云Region: 远程备份:生产站点内的重要数据,备份到异地华为云灾备Region,当生产站点发生灾难时
相关服务和工具 华为云以Serverless形态存在的产品,存储类的对象存储服务(Object Storage Service,OBS),应用类的云应用引擎(Cloud Application Engine, CAE),容器类的云容器实例(Cloud Container Instance
华为云相关云服务和工具 云监控服务 CES 云运维中心 COC 父主题: OPS07 进行故障分析和管理
华为云云服务提供了手工恢复功能,用户可定期执行恢复操作,以进行恢复测试。 相关云服务和工具 云备份 CBR 云数据库 RDS 分布式缓存服务 DCS 父主题: RES02 备份
创建成本监控,华为云成本中心的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,进而快速做出反应,维持预期的成本支出。