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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。该指南包括身份与访问管理、日志与监控、虚拟机与容器、网络、存储、数据库、企业智能等方面的安全配置，但并不是所有可能的安全配置的详尽列表。建议您将该指南作为一个起点，并根据实际需要在此基础上进行补充或裁剪。
确认，并由业务部门负责最终输出业务验收指标。任何项目的执行都离不开人，所以准备阶段必须组建一个项目团队，也就是前面提到的CCoE团队，具体如何筹备和组建CCoE团队，请查看章节 云卓越中心 的内容。 在完成上述项目准备工作之后，需要举行正式的项目启动会。项目启动会的目的是将云化转
Applications Manager 商用 ManageEngine是一个应用程序管理器的工具。这是一个通用服务器和应用程序监控工具，它支持对服务器和数据库、虚拟机、应用程序、Web服务和其他组件的监控。 Datadog 商用 Datadog是一款具有应用程序监控和映射功能的
综上所述，无论是采用哪种方式，您都需要尽早完成组织规划，并确保规划的规则能始终如一的执行下去。 通过智能预测和估算，预估未来成本 随着企业深度上云，企业云上支出持续高速增长，如何预估未来云成本对企业的规划至关重要。企业未来用云成本通常包含两类，一是已经上云的业务持续产生的云成本，另外一类是因为新规划业务产生的云成本
多方面的重要意义，主要体现在以下几个方面： 简化资源管理：标签允许运维人员以更灵活的方式管理和组织云资源。例如，可以按项目、环境（如开发、测试、生产）、所有者或成本中心等维度对资源进行分类，从而提高资源的可见性和可管理性。 管理生命周期：标记资源的生命周期信息，以便于规划资源的启动和删除，辅助运维人员进行资源管理。
人工智能 人工智能是模拟人类智能的技术和方法，在各个领域都发挥着重要作用。以下是AI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： 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
细粒度操作：将云资源的读、写、列表等操作进一步细化，对其细化操作进行鉴权，并将这些细化操作变成可供用户配置的权限操作。以云主机为例，将其读操作细化为读取规格、读取标签、读取服务器详情、读取挂载的磁盘、读取网卡等细粒度操作，这些细粒度操作在用户配置权限的时候是可以自由选择的，这样就可以将权限控制到用户所需的最小操作集合。
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
持列表内 适用于所有源端为x86架构的物理机或虚拟机迁移，有增量数据 华为云ECS重新部署 NA 1.不依赖网络传输 2.相比工具迁移工作量较大 所有 镜像导出导入 全量 1.不依赖网络传输 2.停机时间较长，需要源端物理机或虚拟机停机后，制作完整镜像 停机窗口较长的场景 （停机窗口至少4小时以上才建议考虑此方案）
SQL，支持多种接入方式，并兼容主流数据格式。数据无需复杂的抽取、转换、加载，使用SQL或程序就可以对云上CloudTable、RDS、DWS、CSS、OBS、ECS自建数据库以及线下数据库的异构数据进行探索。详细信息请参考官网文档。 云搜索服务（Cloud Search Service，简称CSS）
区块链 区块链是一种去中心化、分布式的账本技术，可以确保数据的安全性和可信度。以下是区块链如何使能业务创新、与业务结合并推动业务现代化的几个方面： 透明度和可信度：区块链技术通过去中心化的特点，确保所有交易和数据记录被公开透明地存储，并且无法篡改。这为企业创造了更高的数据可信度和
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
进行分组管理。集中权限管理加强了对用户权限的控制，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。
大数据任务调度平台设计 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
大数据集群设计 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
Redis、Kafka、CSS云搜索、RDS for MySQL都支持把数据备份到OBS桶，应对数据误操作之后的风险； 云主机/云硬盘可通过CBR云备份服务实现整个云主机或者云硬盘的备份。 父主题： 应用部署参考架构
云上高可用方案 公有云上业务的可用性，由应用层的可用性，架构设计的可用性、云服务的可用性共同决定。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
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
FinOps 概述 FinOps参考架构 成本计划 成本控制 成本分析 成本优化 父主题： 运维治理
大数据架构设计 设计原则 大数据集群设计 大数据任务调度平台设计 大数据参考架构 华为云大数据组件 父主题： 方案设计
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