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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。
全方位数据边界 全方位数据边界基于身份控制策略、网络控制策略和资源控制策略构筑起一道坚固的数据安全屏障。确保只有经过严格验证的可信身份，在符合安全标准的可信网络环境中，方能获得对特定资源的访问权限，从而保障数据安全。如下图所示，可信身份从互联网（不可信网络）访问云资源的请求会被拒绝
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。如果目标云平台上没有对应的大数据任务调度组件
数据边界 华为云提供了全方位数据边界保护您的敏感数据，全方位数据边界基于身份控制策略、网络控制策略和资源控制策略构筑起一道坚固的数据安全屏障。确保只有经过严格验证的可信身份，在符合安全标准的可信网络环境中，方能获得对特定资源的访问权限，从而保障数据安全。如下图所示，可信身份从互联网
什么是平台工程 平台工程（Platform Engineering）是一种通过构建和运营自助式内部开发平台（IDP，Internal Developer Platform）来优化软件交付和生命周期管理的工程学科。其目标是通过标准化和自动化的方式，减少开发人员与底层基础设施之间的复杂交互
以下是物联网如何使能业务创新、与业务结合并推动业务现代化的几个方面： 智能家居和智慧城市：物联网技术可以将家居设备、城市基础设施和公共服务连接起来，实现智能化管理和优化资源利用。通过物联网，人们可以通过手机或其他终端设备控制家居设备，实现智能家居的概念。
平台调研 大数据调研简介 大数据迁移是指将大数据集群、大数据任务调度平台和大数据应用从一个运行环境迁移到另一个运行环境的过程。 图1 大数据调研的对象 大数据迁移需要调研4部分信息： 大数据平台调研，包括大数据集群、任务调度平台、数据流向。 数据调研，包括待迁移的数据类型、数据量、
数据库安全 数据库安全服务（Database Security Service，DBSS），是一个智能的数据库安全服务，基于机器学习机制和大数据分析技术，提供数据库审计，SQL注入攻击检测，风险操作识别等功能，保障云上数据库的安全。
平台工程 什么是平台工程 如何构建平台工程 父主题： 顶层规划
如何构建平台工程 在云平台上构建平台工程，可以充分利用云平台提供的丰富服务和工具，降低构建和维护成本，并提高IDP的可靠性和可扩展性。以下是一些关键步骤。 明确平台工程的目标和需求 平台工程的核心目标是通过构建自助式内部开发平台（IDP），优化软件交付和生命周期管理，提高开发效率和交付速度
云上创新 概述 人工智能 大数据 区块链 元宇宙 物联网 父主题： 采用实施
人工智能与大模型结合，赋予产品更智能的交互和更精准的个性化服务，例如AI客服、智能推荐系统等。 区块链技术则增强了产品和服务的安全性和可信度，可应用于供应链管理、数字身份认证等场景，构建透明可追溯的体系。
智能合约和自动化执行：区块链上的智能合约是一种自动化的合约机制，能够根据预先设定的条件和规则自动执行。这在供应链管理、金融服务等领域具有广泛的应用。智能合约可以提高交易的效率，减少人工干预，降低成本，并防止欺诈和纠纷。
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。
云运维团队 云运维团队负责云基础设施的日常管理与维护，确保云基础设施的高可用性、高安全和高性能，协同应用运维管理员保障云上业务系统的长期安全稳定运行，并不断通过自动化和智能化技术提升运维效率。
例如，某个云服务商可能在人工智能和机器学习方面拥有更强的技术实力，而另一个云服务商可能在数据库服务方面更具优势。多云战略允许企业根据自身业务需求，选择最合适的云服务商及其优势服务，从而最大化地发挥云计算的价值。
云计算、网络管道、终端设备、边缘计算、操作系统、数据库、应用程序等多个层面交织在一起，形成了一个庞大而复杂的生态系统。每个环节都有可能成为安全漏洞的切入点，增加了整体安全管理的难度。此外，安全产业的碎片化现象加剧了这种复杂性。
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。
需要企业建立覆盖涵盖全技术堆栈的纵深防御机制，将多种类型的安全控制应用于所有技术堆栈，包括网络边缘、VPC、云存储、ECS实例、操作系统、应用程序配置和代码等。
业务运行态数据的智能运营，是指导团队开展工作持续改进的核心基础能力，需要构建一套实时的采集以及数据运营系统，以支撑业务决策。 智能运维是未来 智能运维工具能够提高运维工作的效率和质量，降低人力成本。
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