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客户体验和增值服务：物联网设备可以与客户的手机或其他终端设备连接起来，为用户提供个性化的服务和增值体验。例如，智能家居设备可以根据用户的行为习惯自动调节室温、照明和安全系统，提供更舒适、便捷和安全的居住环境。
漏洞管理服务 漏洞管理服务（CodeArts Inspector）是针对网站、主机、移动应用、软件包/固件进行漏洞扫描的一种安全检测服务，目前提供通用漏洞检测、漏洞生命周期管理、自定义扫描多项服务。扫描成功后，提供扫描报告详情，用于查看漏洞明细、修复建议等信息。
采用多种沟通方式，例如会议、培训、邮件、内部网站等，确保所有干系人都能了解云化转型的进展和影响，以及需要干系人提供什么样的支持。 意见反馈机制： 建立意见反馈机制，鼓励干系人提出意见和建议，并积极采纳合理的建议。 企业进行云化转型是一个复杂且充满挑战的过程。
资产盘点，识别并清理资产风险 使用安全云脑自动盘点华为云上各类资产（主机、IP、网站、数据库等），并使用第三方生态软件将云下的资产信息，自动对接到安全云脑中。
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，可以是传感器、网站日志、移动应用、社交媒体等各种数据源。
需要了解更多关于FinOps的信息等，请直接参考FinOps基金会的网站。 图2 单位业务成本逐步下降 父主题： FinOps
数据接入服务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网站点击流、社交媒体源等）中连续捕获、传送和存储数TB数据。详细信息请参考官网文档。
例如，组织可以在内部网站开设云化转型专栏，定期发布相关信息和进展。同时，各部门负责人应当积极向团队成员传达战略内容，结合部门实际情况，解释云化转型将如何影响他们的工作，以及他们可以做出哪些贡献。通过这些努力，组织能够增强员工对战略的理解和认同，形成全员参与的良好氛围。
传统模式下，组织通常需要购买、安装和运维自己的硬件和软件，包括服务器设备、存储设备、网络设备、虚拟化软件、操作系统、数据库管理软件和中间件等IT基础设施，资源部署周期长，运维负担重，初始投资大。
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。
另外，传统模式下还需要考虑IT设备的折旧，通常3-5年就需要针对IT设备进行升级换代。所以对比两者的TCO时不应该按照一年期进行对比，而是应该按照企业的IT设备折旧周期，也就是对比3-5年的TCO。 计算上述传统模式和云模式的成本是一项复杂的工作。
DNS劫持测试：因云上部署的业务一般按照生产环境的域名进行配置，在使用手机App或浏览器测试业务功能时，需要配合使用DNS劫持的方式进行测试，可以使用内网WIFI及运维改造的APISIX，配合WiFi上的DNS解析，劫持流量指向测试环境，进行的内网测试。
且包含应用调用模块 所见即可得，高效，可直接获取详细资源清单、数据层-数据层、数据层-应用层关联关系 1.有些传统的CMDB系统信息更新不及时 2 现网云管平台 客户有CMP或虚拟化管理平台 能够获取准确的资源详情 无法获取应用架构、关联关系等信息 3 现有文档 客户有比较完整的设备档案
物联网技术将设备连接上云，实现数据实时采集和远程控制，催生了智能家居、智慧城市等创新应用。
工具、终端和登陆平台准备，切换涉及的人员需提前检查使用的工具、平台是否可用，如堡垒机账号权限是否正常，测试终端（测试手机、电脑）是否可用等。 提前通知相关人员发布官网公告，若涉及到第三方的官网公告，需要提醒第三方进行官网公告发布。
首先，风险告警数量过多，安全设备每天产生海量的告警信息，其中包含大量的误报和冗余信息。安全人员难以在短时间内对所有告警进行有效的筛选和处理，真正的威胁可能被淹没在海量数据中而被忽视。 其次，威胁识别速度慢。
SaaS SaaS 直接将应用程序以云服务的形式提供给用户，应用程序可以通过各种客户端设备访问，例如通过Web浏览器、手机App或API。用户不管理或控制底层云基础设施、平台资源和应用程序，但可以控制应用程序运行期间产生的属于用户的数据。
应用系统的部署依赖硬件资源，但硬件采购和发货周期比较长，所以在应用系统立项之后就需要开始着手硬件设备和基础软件的采购，硬件到货后再将这些硬件部署到自建数据中心或者租赁的IDC机房，然后在这些硬件设备上再安装和配置操作系统和虚拟化软件等基础软件，基于这些硬件搭建应用系统所需的预生产环境和生产环境
高可靠、高IOPS、弹性扩展（等同于硬盘） 高带宽、按需扩展、共享访问（等同于NAS） 高可靠、低成本、海量可扩展性、支持任意类型和大小的对象 使用场景 高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等 高性能计算、媒体处理、文件共享和内容管理和Web服务等 大数据分析、静态网站托管
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