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元宇宙 元宇宙是一个虚拟的数字世界，通过增强现实（AR）、虚拟现实（VR）等技术与现实世界互动。以下是元宇宙如何使能业务创新、与业务结合并推动业务现代化的几个方面： 交互与协作：元宇宙技术可以提供更加沉浸式和互动性的体验，使得用户能够在虚拟环境中进行交互和协作。企业可以利用元宇宙
专家，负责设计云上技术架构，包括选择合适的云服务（IaaS、PaaS、SaaS），基于四架构六要素设计云上目标架构，确保技术选型合理、资源配置最优，并为各项技术决策提供咨询。 数据架构师：由IT主管指派，来自IT部门的大数据团队，负责设计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。
合规性和安全性：安全运营人员可以根据应用数据的敏感度对资源配置标签，确保应用和数据遵循相应的安全和隐私法规，或内部/外部的审计需求。 协助故障排除：运维人员可以利用标签快速定位受影响的资源，加速问题的诊断和解决过程。 协助自动化运维：运维人员可以根据标准化的标签来编写脚本或配置规则，实现自动化任务。比如，自
（或身份）可以使用该VPC终端节点访问云资源，通过配置VPCEP策略，企业可以构建一个封闭、安全的网络环境，不仅可以确保数据在内部网络中安全传输，还可以保障只有可信的身份才可以访问云资源及敏感数据。例如，企业可以将关键业务系统部署在VPC内，通过VPCEP访问华为云的RDS实例，
10G的情况下，不建议使用该迁移方案。 图1 Redis离线迁移方案 迁移过程如下： 源Redis数据备份导出： IDC：使用第三方工具或配置策略将备份数据落盘（方法见Redis-cli或Redis-port）； 使用备份功能将rdb文件输出到S3中。 备份数据上传至OBS： EC2：使用OBS
景图，而在迁移试点和大规模上云阶段，则需要打开到每个应用系统的详细技术架构，收集每个应用系统的技术组件的详细信息，如组件版本信息，组件相关配置参数等。 大数据调研：先调研大数据的整体技术架构，然后逐步打开调研详细的信息。 每次的调研工作按照以下6步执行： 根据上云阶段，确定调研目的，梳理需要调研的信息。
风险。 DevSecOps 将安全性纳入到整个软件开发生命周期中，从需求分析、设计、开发、测试、部署、运维、运营的每个阶段都考虑安全性，以确保系统的安全性和稳定性。通过将安全检测手段与DevOps的自动化流程相结合，DevSecOps可更快地检测和修复安全漏洞，并提高软件开发的效率和质量。
anding Zone，部署可扩展的网络基础设施，配置安全基线和运维基线；然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
安全运营 概述 安全运营框架 安全配置基线 软件工程安全 人员安全管理 云原生安全服务 父主题： 运维治理
标准，并组建项目团队。为实现这一目的，需要在该阶段与客户确认云化工作的范围和边界，明确云化要实现的目标，并根据云化转型项目影响到的组织范围，构建联合项目团队，并提前和相关组织做好预沟通工作（如项目计划排程、责任分工、参与的阶段与角色，主要工作内容等）。项目计划需要在启动会前完成设
设成本、电力供应系统和冷却系统的建设成本。如果是租赁IDC机房，主要是机架租赁成本，这个属于运营支出。 实施成本 一次性的系统集成、测试、部署等费用。 运营支出（Opex） 人力成本 机房运维、IT运维和安保所需的人力成本，包括人员的薪资、福利和培训等费用。 硬件维护成本 硬件设备的维护、维修、更新换代费用。
需求和 WAF 的最佳实践进行调整和优化。您也需要持续学习和应用新的华为云服务和功能，不断提升云环境的成熟度。 通过将 WAF 的五大支柱与精益化治理、确定性运维、全方位安全运营和精细化FinOps相结合，可以构建一个持续优化、安全可靠、高性能、经济高效的云上环境，从而更好地支撑业务发展。
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
调研任务调度平台支持的任务类型，包括Jar类任务、SQL类任务、脚本类任务（Python、Shell）等。 调研任务调度平台是否提供可视化和管理界面，以方便任务调度的配置、监控和管理。 了解任务调度平台的容错机制，包括任务失败后的重试机制、故障恢复策略等。 调研数据流： 调研大数据平台及业务的架构图及数据流图，如下图：
大数据参考架构 下图是典型的大数据架构，从数据集成、存储、计算、调度、查询和应用，构成了一个完整的数据流。 图1 大数据参考架构 大数据架构通常包括以下几个核心组件和流程，企业可以根据实际需要选择云服务或自建大数据组件： 业务数据源： 业务数据源是大数据平台的数据输入来源，可以是
分布式拒绝服务 DevOps Development and Operations 开发与运维 DevSecOps Development, Security, and Operations 开发、安全与运维 DEW Data Encryption Workshop 数据库安全服务 DSC
应用架构、部署架构、依赖关系等信息。 负责设计和管理业务系统在云上的应用架构，包括应用的架构模式、技术选型、部署方式等，确保应用的性能、可扩展性、安全性和可靠性。 与数据架构师和云架构师紧密合作，确保应用架构与数据架构和云架构的兼容性。 指导开发团队进行应用开发和部署。 深入理解
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
s服务构建一个清晰、有序、易于管理的云上组织架构，然后将企业的不同业务单元（如子公司、业务系统、产品线、部门、项目等）部署在各自独立的云账号中。这种方式不仅能够与公司现有的治理架构完美匹配，还能够实现高效的故障和安全隔离，将单个业务单元的故障和风险限制在其自身的范围内，减少“减少爆炸半径”。
调研应用全景图 应用迁移的调研信息是由粗到细、逐步迭代的，持续整个上云周期，在前期主要是调研应用的全景图，在迁移阶段，要打开每个应用，调研详细的部署架构和组件信息。应用的调研需要找各业务域的应用架构师和应用运维管理员。 应用全景图的调研是在评估规划阶段进行的，一般按照业务域->业务系统->应用模块逐层打开，如下图：
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