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临巨大挑战。面对这些压力，数字化转型已成为企业实现业务创新和可持续发展的必由之路。 数字化转型是指组织利用数字技术（如IT基础设施、数据库、大数据、物联网、人工智能、区块链等）对其业务模式、运营流程、产品和服务进行全面的重塑和创新，以适应快速变化的市场环境和满足客户不断提升的需求
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透明度，消除了传统中介机构的需求，降低了操作风险。
这包括定义接口规范、数据映射、消息传递机制等。确保设计方案兼容旧应用和新应用之间的交互，并且不会中断现有的业务流程。 实施集成：根据集成方案，开始实施集成。使用Roma Connect提供的工具和平台，配置和设置必要的集成组件和连接器。确保正确地配置数据映射、消息路由和安全认证等关键参数。
题 是 否 数据库检查项 数据库相关 检查华为云数据库端口是否和生产保持一致 是 否 数据库相关 检查NTP时钟设置是否一致 是 否 数据库相关 检查中间件Reids数据迁移任务状态正常，无异常报错或告警（包含回退任务） 是 否 数据库相关 检查DRS-mysql数据迁移任务状态
应用代码进行读写分离改造，改造后再按照8.4.3.3写服务关停方案实施，实现只读不写的效果。 图3 应用改造方案 中间件层/数据层配置只读 中间件层和数据层收回业务账号写权限，不允许服务写中间件层/数据层的操作。 图4 中间件和数据只读方案 父主题： 设计切换方案
接表现； 针对网络资源，吞吐量是评价数据处理执行的速率； 在数据传输方面，用字节/秒或者比特/秒来表示，吞吐量的限制是性能瓶颈的一种重要表现形式； 针对存储资源，IOPS是指每秒发生的输入/输出操作的次数，是数据传输的一个度量方法； 针对数据库资源，并发能力是指一个时间段中有几个程序都处于运行的能力。
Notes里体现开源及第三方软件的漏洞修复列表。 配置与变更管理 配置和变更管理对保障应用系统的安全起着重要作用。企业需要对所有应用系统进行配置管理，包括提取配置模型(配置项类型、各类配置项属性、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。
方案。 设计并实施身份安全、网络安全、数据安全、应用安全、主机安全和安全运维方案。 指导和审核安全运营工程师的工作，提供技术支持。 跟踪最新的安全技术，制定应对策略。 深入了解云平台的云安全服务和安全配置基线。 熟悉身份安全、网络安全、数据安全、应用安全、主机安全和安全运维等领域。
管理，安全配置管理等基础性工作。 数据防线 要做好数据资产的主动发现和分类分级，围绕数据全生命周期开展数据安全治理工作，对重要数据使用过程中考虑脱敏、加密、审计等措施，对重要数据做好备份。基于身份控制策略、网络控制策略和资源控制策略构筑坚固的数据安全边界，保障敏感数据不泄露。 运维防线
解决云化过程中遇到的技术挑战，提供专业支持。 数据架构师 设计高效的数据架构，支持数据分析和业务决策。 确保数据的安全性和合规性。 实现数据的集成和共享，提升数据价值。 规划数据在云环境中的存储和管理方案。 选择合适的云数据库和大数据服务。 实施数据迁移和治理，维护数据质量，保障数据安全。 网络架构师 设
了解过去6个月原始成本较高的关联账号的月度成本数据。 按企业项目汇总的月度成本 了解过去6个月各企业项目的原始成本月度数据。 按区域汇总的月度成本 了解过去6个月按照区域汇总的原始成本月度数据。 ECS的月度按需成本和使用量 了解过去6个月云主机每月按需原始成本和按需使用量情况。 容器成本洞察
应用层：容器化部署，业务节点跨AZ分布。即使某AZ异常，Apisix可以将流量转发到正常应用后端。 中间件层：Kafka、Solr和ES采用3AZ集群部署，任意一个AZ故障，服务仍然可用；Redis采用双AZ主备节点部署。 数据层：MySQL数据库采用双AZ主备部署实现HA；Mo
Redis主备版随着热数据容量增加可无缝支撑缓存的平滑扩容节点规格。 数据层可扩展设计要点 数据库中间件层：分布式数据库中间件采用华为云DDM，DDM本身集群部署，随着数据库业务增加，可平滑扩容DDM集群的规格，应对更大量的数据库处理。 数据库层：华为云RDS数据库可平滑扩展只读数据库的实例，
备之间的协同工作、远程监控和预测性维护。这将提高生产效率、降低故障率并优化供应链管理。 数据采集和分析：物联网设备可以收集大量的传感器数据，包括温度、湿度、压力等各种环境参数。通过对这些数据进行分析，企业可以获得有价值的洞察，用于改进产品质量、优化运营流程和预测需求变化。 客户体
成本和可运维性遵循基础环境的设计进行适配即可。 大数据架构设计：大数据的部署架构设计包括大数据集群部署架构设计、大数据任务调度平台部署架构设计和大数据应用部署架构设计，其中大数据应用的部署架构可以参考应用部署架构的设计方法。大数据架构设计同样要考虑架构设计的6要素。 在做云上架构
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，例如大规模宕机或区
哪些环节需要优化。例如，可能存在环境配置复杂、部署流程繁琐、资源获取周期长等问题。通过与各个团队的沟通，收集需求，明确需要哪些服务、工具和功能来支持开发人员的工作。通过需求分析，制定平台工程的目标，包括但不限于： 提供统一的应用开发、测试和部署平台。 实现自动化的持续集成和持续交付（CI/CD）流水线。
中，通过持续监控、检测、响应和改进，确保云资源、数据和应用的安全性。这种方法强调安全防护是一个持续的过程，而不是一次性的任务。只有通过持续的、有效的安全运营才能将多道安全防线有效协同起来，共同保障业务系统的安全稳定运行、保障关键数据的安全。然而，安全运营面临着很多挑战。 安全体系越来越复杂
义容器镜像的构建过程，包括依赖安装、配置和启动命令。 容器编排与管理：如果需要管理多个容器实例、自动扩展和负载均衡等功能，可以使用容器编排工具，如Kubernetes。通过编写配置文件或使用命令行工具，定义容器的部署和运行方式。 网络和存储配置：配置容器之间的网络通信和访问外部资
1等）以及最佳安全配置实践对各类云资产的安全配置进行自动检查，生成风险项、加固建议、遵从报告，基于安全云脑提供详细加固指导进行风险闭环管理。您可以进一步使用安全云脑全面清点各类资产的防护覆盖情况，统一管理各层防线的安全策略。 数据集成及安全分析 首先，将安全数据统一对接到安全云脑
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