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的成本。 可运维性：可运维性设计的目的是提高系统的可维护性（包括自动化部署、监控告警、日志分析、容量规划、故障排查等），保障系统在运行时的状态可视化，故障时的快速恢复。 其中安全性、成本和可运维性这三个设计要素是全局的，在基础环境中进行统一设计，应用部署架构设计时可以直接适配使用
称等；四是时间属性，比如访问时间、Token的签发时间等；五是环境属性，比如访问请求来自哪个账号，目标资源位于哪个账号等。您可以在这个链接查看华为云当前支持的全局级条件键和服务级条件键。通过 ABAC 可以更细粒度地设置访问控制的权限，例如运维人员张三只有启用了 MFA 认证后并且只能在晚上
华为云提供了通用的预算管理工具，您可以根据企业实际规划的预算，用预算管理工具跟踪起来，并可以设置细粒度的过滤条件，精细化跟踪具体产品、团队、项目的成本。 除了在成本中心查看预算进展外，您还可以为指定预算设置预算提醒，当实际使用或预测使用达到提醒阈值时，及时接收系统发出的短信或邮件预警，从而及时采取下一步措施。
证方法和工具不同： 数据库数据一致性验证的方法如下表所示。 表2 数据库一致性对比方式 对比项 工具 描述 库和表级内容对比 DRS工具 查询对比数据库表的每一条数据，确保每一条的每一个字段都与源端数据库表一致。相较于行对比，内容对比较慢。 python脚本 根据DRS任务的ID
告，帮助客户快速分析： 表1 成本中心的预置报告 预置报告名称 说明 按多维度汇总的当月至今成本 了解当月至今按多维度汇总的原始成本数据，查看成本的分布和流向。 按产品类型汇总的月度成本 了解过去6个月原始成本较高的产品类型。 月度摊销成本 了解过去6个月摊销成本的月度趋势。 每日成本
触到该业务系统所在的云账号中的资源，无法进一步影响到其他业务单元。这种隔离机制大大提高了整个企业的安全性和稳定性。 此外，各个业务单元只能查看和管理自己的云账号内的资源、数据和应用，这种权限管理方式可以确保业务数据的安全性和保密性。业务单元之间的数据隔离，可以防止因人为错误或恶意
活，具体步骤请参考官网文档。 成本分析和优化 激活成本标签之后，进入“成本分析”页面，通过成本标签进行成本数据汇总和过滤。CCoE团队可以查看哪些标签下的资源被闲置，哪些标签下的资源负载过高，从而进行成本优化。 运维管理 标签是云运维实践的重要组成部分，它不仅提高了工作效率，帮助
把那些负责建设和运维业务系统或IT管理系统的组织单元（如子公司、分公司、部门）和使用IT资源的用户映射到华为云上。 例如HR部门不管理、不查看、不操作任何云上IT资源，就不需要在华为云上创建一个对应HR部门的组织单元；财务小张不负责IT系统的成本核算、分析和预算管理，就无需为小张
降低IT基础设施的TCO 传统模式（自建数据中心）下企业按照预测的业务峰值需求准备硬件和软件等IT资源，但实际业务负载长期处于平均水平，导致资源长期处于低利用率状态，造成巨大的成本浪费。而云模式下企业按照实际业务负载弹性提供所需云资源，企业只需为实际使用的资源付费，将大幅降低IT基础设施的成本。计算传
其他账号设置安全配置基线，对整个企业的信息安全负责 所有账号下安全资源（安全云脑、HSS、DSC、DBSS等）的管理权限 合规审计组 统一查看所有账号的审计日志和安全相关的日志（如VPC流日志和OBS访问日志等） 日志账号的Tenant Administrator权限 所有其他账号下的Tenant
架构模板查找 登录华为云官网，在上方导航栏选择“解决方案>通用解决方案>Haydn解决方案数字化平台”进入Haydn解决方案数字化平台首页，在页面右下角点击“解决方案加速场>架构模板”可进入架构模板页面。 支持输入架构模板名称、适用行业、适用场景等关键字对架构模板进行查找； 支持
、MongoDB数据库等，非结构化数据包含对象存储、各类文件存储等。 结构化数据迁移方案 结构化数据，主要为业务提供即时数据支撑，包含数据查询、计算、分析、修改等操作。业务连续性高的业务，很依赖数据库迁移工具的实时同步能力。在做结构化数据迁移方案时，需要结合业务连续性、迁移网络、
的问题。配置基础设施监控工具，监测服务器、存储、网络等关键指标，并确保日志记录和错误报警机制正常运行。 安全检查和漏洞修复：进行安全检查，查找可能存在的漏洞或弱点，并采取适当的补救措施来加强安全性。更新和修补系统和软件，确保使用的组件和版本都是最新的，并及时应用安全补丁。 备份和
可用性测试、安全测试等，确保每个功能模块在云环境中能正常稳定运行。 资源未打标签 该反模式是指云资源未正确打标签，导致资源管理困难，增加了查找、监控和管理的复杂性。 优化建议：所有创建的云资源都要打好标签，方便后续的运维管理和成本优化。 通过识别和避免这些反模式，并参考行业最佳实
调研大数据集群数量和功能划分：例如Hadoop集群、Spark集群、Hive集群等，并根据业务需求划分它们的功能，如存储集群、计算集群、查询集群等。 调研各个集群或组件负责的业务范围，以及它们处理的数据类型和数据流转的方式。 调研用于处理实时数据和离线数据的组件，例如实时数据可能使用Apache
息并进行处理。 提取关联信息：在解析配置文件时，需要识别出与其他组件或资源相关的信息，例如，可以查找应用之间的相互调用关系，比如从一个应用到另一个应用的URL或API调用；还可以查找应用与数据库之间的连接信息，如数据库地址、用户名和密码等。 构建关联图谱：将提取到的关联信息组织成
IT部门 数据库管理员 负责云上数据库的部署、配置、监控和维护。 确保数据库的高可用性和数据安全，定期进行备份和恢复演练。 优化数据库性能，解决查询慢、锁等待等问题。 管理数据库的权限和访问控制，确保数据合规性。 熟悉云平台的数据库服务和数据库管理服务。 熟悉主流数据库（如MySQL、PostgreSQL等）的管理。
service 平台即服务 PUE Power Usage Effectiveness 能源利用效率 QPS Query Per Second 每秒查询数 ROI Return of Investment 投资回报率 RPO Recovery Point Objective 恢复点目标 RTO
性能测试和规划：基于云平台提供的性能测试工具评估应用系统当前的性能指标，再结合业务需求增长趋势提前进行容量规划。 性能优化: 挖掘现有资源的性能潜力，包括数据库查询优化、代码优化、使用缓存和CDN加速等，提升系统吞吐量和响应速度。 架构优化: 采用更有效率的架构模式。例如，使用异步处理和消息队列解耦系统组件，提高并发处理能力。
常用的数据库相关指标有： TPS/QPS：每秒处理事务数和每秒查询数，用于衡量数据库的吞吐量。 响应时间：包括平均响应时间、最小响应时间、最大响应时间、时间百分比等，其中时间百分比参考意义较大，如前95%的请求的最大响应时间。 并发量：同时处理的查询请求的数量。 成功率：指请求在一定时间内成功返回结果的比例。
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