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与ai系列相比,采用鲲鹏处理器,价格更低 深度学习、科学计算、CAE 以下是ECS服务的选型原则: 业务适用:满足业务需求是选型的第一原则,除CPU、内存外,要特别重点关注带宽需求,通常同一系列的实例规格越大支持的带宽越大。 性价比:在能够满足业务需求的情况下,需要考虑低成本的选型方案。例如:同规格
云化转型不仅推动了自身业务的快速发展,也为行业树立了标杆。 紧跟业务需求和云计算技术的变化而不断迭代优化。 通过上述10个维度的详细评估分析,组织可以全面了解自身在云化转型过程中的能力现状,通过生成的雷达图可以很快找出与行业标杆企业之间的差距,从而制定有针对性的改进和提升计划。 图2
提高生产效率和供应链的可视化与规划。例如,利用机器学习和物联网,可以实现智能制造和预测性维护,提高生产线的运行效率和设备的可靠性。同时,AI还可以优化供应链中的库存管理、运输计划和交付路线,减少成本并提升响应能力。 创新商业模式:AI技术为企业创造了许多新的商业模式和市场机会。例
云原生安全服务 华为云提供了丰富的云原生安全服务,这些云原生安全云服务与华为的云平台深度集成,在性能、弹性、便利性上有较好的优势,同时,云服务商的安全运营经验也会持续推动云原生安全服务的能力提升,建议企业优先选择云原生安全服务。 数据加密服务 数据加密服务(Data Encryption
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
以确保系统的可用性和性能。 容器化和微服务架构:采用容器化技术(例如Docker)和微服务架构可以实现应用程序的解耦和扩展。这样可以使开发团队更加灵活地部署、更新和维护应用程序,同时提高可伸缩性和弹性。 持续学习和改进:DevOps是一个持续演进的过程,团队应该不断学习和改进工作
结合基于趋势(已上云业务的历史支出作为输入)的预测和基于业务驱动因素(例如新业务上云或区域扩张)的预 测,可以有效改进并提升企业的财务预测准确率。 使用成本中心的成本分析,可以根据客户的历史支出预测未来时间范围的成本。成本分析的成本和使用量预测,会参考不同的计费模式特征,结合机器学习和基于规则
台,开展红蓝对抗,提供场景化的实战演练环境供员工练习和交流,提升员工的安全技能和安全响应能力。 安全能力任职牵引:为了让员工更加自觉、有效地进行信息安全学习,将信息安全要求融入到任职资格标准中。员工在任职晋升过程中需要学习相应的信息安全课程,通过相应的信息安全技能考试,提升自身信息安全能力。
性、配置项间的关系等),记录配置信息等。并通过专业的CMDB工具对配置项、配置项的属性和配置项之间的关系进行管理。 应用系统的各项变更都是影响应用系统安全稳定运行的因素。生产环境中的操作系统、数据库、中间件和应用程序等的变更,包括软件更新、配置改变等,都需要通过有序的活动进行变更
瓶颈并做出相应的优化和调整,确保在正式迁移之前获得良好的性能和用户体验。 成本控制:迁移试点提供了一个机会,让企业更准确地评估上云迁移的成本,通过试点阶段的实际操作,企业可以更好地理解云服务的费用结构、资源消耗情况以及可能的隐藏成本,这有助于避免意外的成本增加并优化资源利用,以实现成本控制的目标。
熟悉主流云平台的计费模式和成本管理工具。 熟悉常用的云成本优化方法。 具备项目管理能力,能够推动跨部门的协作和变革。 IT部门内部培养或者外聘 云成本运营工程师 监控和分析云资源的使用情况,识别成本节约机会。 生成详细的成本分析报告,为决策提供数据支持。 与云运维团队和应用团队合作,优化应用系统的成本效益。 实施
大数据平台通常需要处理复杂的数据作业。任务调度系统(如Azkaban等)用于管理和调度各种数据处理作业,可以设置作业的依赖关系、调度频率、重试策略等,以确保作业的顺利执行和任务的准时完成。 数据应用: 大数据平台的最终目的是为业务提供有价值的数据应用。数据应用可以是基于大数据分析的实时报表、可
础上设计企业在云上的整体安全方案。 零信任原则(Zero Trust Principle) 遵循“永不信任,始终验证”的安全理念,假设任何人或程序都不可信,无论是内部用户、外部用户还是网络设备。系统内的组件进行任何通信之前都将通过显式的验证,减少系统信任带来的攻击面。零信任把现有
运维治理阶段是一个持续改进的循环,您需要基于Well-Architected Framework(简称WAF)定期审查和评估云环境,根据业务需求和 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
可重复性:保障资源部署的一致性,降低人工操作出错的风险 学习成本:需要学习使用API接口,及相应的编程语言和工具,需要学习成本 维护复杂性:随业务扩大,脚本的结构和逻辑会复杂,管理和维护更加困难 安全风险:若没有正确的安全措施和权限控制,可能会泄漏敏感数据或资源被滥用等 AOS资源编排 适用于资源量比较大的场景。 自
形成全局性的安全态势感知。 同时,合规要求的提高也给企业带来了新的挑战。国内外的法律法规,如中国的网络安全法、数据安全法和个人信息保护法,欧盟的GDPR,金融行业的PCI-DSS,医疗行业的HIPPA等,对数据隐私和网络安全提出了严格的要求。企业需要投入大量的资源来满足不同地区和行业的合规标准,增加了管理负担。
执行上述流程,才能将一个迁移批次的所有应用迁移到云端,如下图: 图2 分批迁移流程 用小循环的每个阶段概述如下: 调研:对应用的技术架构进行详细的调研,详细到具体的技术组件和版本信息。 设计:深度调研结果,给出云上的技术架构和规格选型,输出详细的迁移方案和切换方案。 部署:创建云
下,采用的是安全责任共担模型。云服务商负责基础设施层面的安全,包括数据中心的物理安全、网络和虚拟化平台的安全;企业作为云服务的租户,则需要负责其在云上部署的操作系统、应用程序和数据的安全配置和管理。 在安全管理与技术实现方面,传统IT安全更多地依赖于硬件设备,安全策略的实施和更新
迁移方法和策略:总结采用的迁移方法和策略,描述采用的技术、工具和流程,以及与迁移相关的关键决策。 成果评估:评估上云迁移试点的效果,包括成功迁移的应用程序数量、迁移过程中的问题和挑战,以及解决方案和改进措施等,总结迁移试点对企业的业务影响和收益。 技术和性能评估:评估试点迁移后的系统和应用程
使用成本中心的成本监控,您可以及时识别成本的异常增长。 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,并根据系统提供的潜在原因,结合