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其次，基于安全数据构建安全威胁检测模型并找到安全威胁，分析全攻击链环节、各层防线行为特点，纵深布控，基于大数据技术，训练智能分析算法，海量数据中精准冒泡异常行为，结合用户和实体行为分析（UEBA），还原攻击链，自动更新描绘用户画像、资产指纹、情报画像。
边缘业务 90% 电商系统的首页推荐数据、用户浏览数据、用户画像数据等，如果有一部分损失，并不会影响客户的业务使用可体验。建议进行表级的的行数对比，抽样内容对比。
数智赋能 主要评估组织在大数据和人工智能领域的能力水平，是否能够利用云平台的数智化服务，实现数据驱动的业务创新和智能化转型，衡量组织的数据生命周期管理、数据治理能力，以及在人工智能技术（如AI开发、大模型等）方面的实践水平。
数据应用可以是基于大数据分析的实时报表、可视化仪表盘、智能推荐系统、欺诈检测系统等。通过将大数据的分析结果与业务流程集成，可以实现数据驱动的业务决策和创新。 父主题： 大数据架构设计
智能监控系统：云服务商提供全栈和智能监控系统，能够实时收集、分析云资源及应用性能指标，自动识别异常，预测潜在风险，并提供告警和可视化报表，帮助运维人员快速定位故障。 自动化运维：云服务商提供自动化部署、配置管理、监控告警和运维等工具，减轻运维人员的工作负担，提高运维效率。
安全责任共担 华为云把安全合规作为首要任务，安全是华为云和客户的共同责任。在云服务模式下，华为云与客户共同承担云环境的安全保护责任，为明确双方的责任，确定责任边界，华为云制定了如下图所示的责任共担模型。 图1 安全责任共担模型 华为云的安全责任在于保障云平台和云服务自身的安全，涵盖华为云数据中心的物理环境和运行其上的基础服务
而且云平台提供了智能监控系统和自动化运维系统可以大幅提升应用系统的运维效率，企业可以减少在应用系统运维领域的人力投入，进一步降低了运维人力成本。自动化运维也降低了人为错误的风险，从而减少纠错成本。
监控云支出的异常增长，减少异常账单 成本分配与可视化 成本分析（含分析报告） 了解成本趋势与分布，洞察成本变化的驱动因素 成本单元 将成本按照业务语义分配到有意义的分组，拆分公共成本 成本明细 获取成本分配明细（下载和OBS订阅） 账单数据存储 订阅详细的账单明细到OBS桶 云智能看板
艾联科iSRG动态智能系统 商用 艾联科iSRG动态智能系统资源图谱软件，提供传统网络/云/微服务/容器/虚拟系统的资源动态管理能力。包含资源的发现与采集，模板管理、资源管理、视图编辑等功能。
缩略语 表1 缩略语（按照字母顺序） 缩略语 英文全称 中文全称 AIOps Artificial Intelligence for IT Operations 智能运维 AOM Application Operations Management 应用运维管理服务 ALM Application
支持绿色创新：云平台支持开发基于数字技术的绿色解决方案，如智慧城市、智能交通、在线协作工具等，助力环保和节能减排。 环境合规性：云服务商通常遵守严格的环境标准和法规，企业利用云服务可以间接满足相关的环境合规要求。
提升IT运维效率 云化转型后，企业无需管理IT基础设施，再借助云服务商提供的智能监控系统和自动化运维工具可以大幅提升IT运维效率。
例如，一个有力的愿景可以是：“通过云化转型，我们将构建一个灵活、高效、安全的数字化平台，赋能业务创新，提升客户体验，最终成为行业领先的智能化企业。”
数字化转型 数字化转型是指组织利用数字技术（如云计算、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。通过数字化转型，组织不仅可以提升效率和竞争力，还能创造新的价值和增长机会。
通过智能预测和估算，预估未来成本 随着企业深度上云，企业云上支出持续高速增长，如何预估未来云成本对企业的规划至关重要。企业未来用云成本通常包含两类，一是已经上云的业务持续产生的云成本，另外一类是因为新规划业务产生的云成本，如新上云业务或者出海等在其他区域提供服务产生的云成本。
CDM围绕大数据迁移上云和智能数据湖解决方案，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效的提高您数据迁移和集成的效率。详细信息请参考官网文档。
基础设施现代化 容器化改造是将传统应用程序或服务迁移至容器化环境的过程，以下是进行容器化改造的一般步骤： 评估和规划：首先，评估应用程序或服务的特性、依赖关系和架构。确定哪些部分适合容器化，并制定一个改造计划。 容器化平台选择：选择一个适合你的需求的容器化平台。最常见的容器化平台是
大数据迁移批次规划说明 大数据迁移上云时，是选择整体迁移还是分批迁移，原则如下： 整体迁移的场景： 规模小：大数据平台数据量少（TB级），计算任务数量不多，可以采用整体迁移的方法，先在云上部署大数据平台，然后全量迁移元数据、数据和任务。 关联关系复杂：大数据任务之间的关联关系很复杂
云资源开通及配置 部署主要是进行云上目标环境的资源开通和配置，并做好上云前的各项检查和测试，并进行迁移环境的准备。 要按照应用部署架构设计方案进行云上资源的开通和配置，云上资源开通主要有如下3种方式： 在云平台Console控制台手动创建云资源。 编写脚本或通过自动化平台对接，调用云平台的
大数据集群设计 设计云上的大数据集群部署架构时，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集群，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，建议设计大数据集群部署架构时，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集群组件
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