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响数据的一致性，因此，应尽量减少批次的数量。 批次间相互独立：批次划分时，确保不同批次间尽量是相互独立的、松耦合的，很少有相互依赖的任务和数据流。独立的批次划分，有助于降低迁移中对其它业务域的影响。 批次内紧耦合：批次划分时，确保每个批次包含相关性较高的主题域和相互依赖的任务和数据流，包括数据共享场景。
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。 按照华为云安全配置基线指南，您可以手工检查当前的云服务的安全配置是否满足基线要求，如果不满足，进一步按照指南提供的修复方法进行修复。您也可以使用华为云安全云脑提供的基线检查功能完成自动化检查。
数据中心网络（可信网络）访问云资源的请求也会被拒绝，可信身份访问其他企业的对象存储桶（不可信资源）的请求还会被拒绝，只有可信身份通过本地数据中心网络（可信网络）访问本企业的云资源的请求是允许的。 图1 全方位数据边界 通过全方位的数据边界提供的保护措施，您可以实现如下数据保护能力：
参考架构库 Haydn是华为云面向合作伙伴和客户的数字化平台，当前Haydn已经积累了700+各类参考架构，企业可以根据业务场景搜索并引用华为云的应用部署参考架构，基于Haydn做架构设计，企业可以对参考架构做定制化修改，以更符合企业业务。 架构模板查找 登录华为云官网，在上方导
将通过显式的验证，减少系统信任带来的攻击面。零信任把现有的基于实体鉴别和默认授权的静态信任模型（非黑即白），变成基于持续风险评估和逐次授权的动态信任模型。零信任不根据网络空间位置决定可信度，其重心在于保护资源，而不是网段。与传统安全理念对比，它将网络防御的重心从静态的、基于网络的
对准调研目标，识别还缺哪些信息，为什么要调研这些信息，以及这些信息的获取方式。 基于企业组织架构和分工，判断能提供这些信息的干系人。 制定调研访谈提纲和调研模板，制定沟通策略和计划。 依照干系人认可的授权方式获得需要的信息，并进行信息的整理，完成调研。 图1 调研方法 调研的总体思路是先易后难，先粗后细，持续迭代，具体含义如下：
Landing Zone解决方案参考架构 这九大领域的实施需要在特定的账号内完成，比如组织与账号管理是在主账号（管理账号）中完成，而集中网络管理主要是在网络运营账号中完成。下表是九大领域对应的主要账号。 表1 九大领域对应的主要账号 九大领域 对应的主要账号 组织与账号管理 主账号（管理账号）
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。当前主流的云计算平台都已经内置集成了丰富的、高可用和高安全的数字技术，组织可以在全球范围内通过云服务的形式按需使用这些数字技术，云服务是组织获取数字技术最快和最高效的方式，云化转型是数字化转型的重要支撑，可以
环境的源端需要能真正的模拟生产环境，数据尽量和生产保持一致。提前进行数据的预置，环境的检查等。 演练环境的准备有2种方案，企业可以结合实际情况，选择合适的方案： 若企业没有能真正模拟生产的测试环境做演练，则需要在华为云搭建一个完整的源端、目的端环境，用于模拟演练源端到目的端的切换步骤。
获取流水账单和明细账单，按月度查看资金流水和资源扣费的详细信息。消费总计、付款情况、账单的明细数据等。 客户可以将华为云导出的账单和公司自己财务生成的账单进行多维度对账，以确认资源的购买、使用和账户的实际支出是否一致。 资金监控和资源包预警 华为云分别从账户资金余额和资源包剩余使
结合基于趋势（已上云业务的历史支出作为输入）的预测和基于业务驱动因素（例如新业务上云或区域扩张）的预 测，可以有效改进并提升企业的财务预测准确率。 使用成本中心的成本分析，可以根据客户的历史支出预测未来时间范围的成本。成本分析的成本和使用量预测，会参考不同的计费模式特征，结合机器学习和基于规则的模型来分别预测所有消费模式的成本和使用量。
包年包月：通过预付一定周期的资源使用费用，来获取优惠的计费模式。一般适用于资源长期使用，业务较稳定的场景。 资源包：一种特殊的包年包月，可通过预付一定周期下某种资源使用量的费用，来获取优惠的计费模式。资源包可以抵扣多个资源的用量，适用于长期使用且用量比较稳定的场景。 竞价计费：适应于业务稳定性不高，
中重点考虑可用性、可扩展性和性能，安全、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。
业务切换是整个上云迁移的关键环节，出问题会直接影响企业业务，不同业务对停服的要求是不一样的，比如，有些业务在切换期间是不允许停服的，停服会造成较大的业务损失；有些业务在切换期间是允许停服的，比如办公OA系统，夜间非工作期间可以停服；有些业务系统，为了更好的客户体验，希望切换期间部分浏览类的业务继
工作量。 弹性扩展和自动伸缩：设计云上的大数据集群时，应考虑集群的弹性扩展和自动伸缩能力。这意味着集群可以根据工作负载的需求自动增加或减少计算和存储资源，以提高性能、效率并节约成本。 容错和高可用性：云上部署的大数据集群应具备容错和高可用性，以保障系统的可靠性和稳定性。这可以通过
到用户所需的最小操作集合。 细粒度属性：ABAC（Attribute-based Access Control）相比 RBAC（Role-Based Access Control）更加灵活和精细，您可以在权限设置的时候附加各种基于属性的条件，在权限判定的时候检查当前的访问请求是否
Checklist参考 表1 Runbook Checklist参考样例 大类 前置工作项 责任部门 活动 是否涉及 是否完成 计划完成时间 责任人 组织和保障准备 - 项目经理 - 是 - - - - 项目经理 - 是 - - - 第三方/业态 - 业务相关 - 是 - - - 环境清单核对 应用清单检查并刷新启停
可能地降低部署和运维的成本。 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
根据Flexera在2024年发布的《State of the Cloud Report》报告显示，管理云成本成为企业用云的头号挑战，企业的的云成本平均超过预算15%，平均有27%的公有云成本是浪费的，51%的企业已经成立了专门的FinOps团队，另外有20%的企业计划在未来一年成立FinOps团队。
在首次数据加载时，能极大的提高写入效率，并降低对Region Server节点的写入压力。详细操作指导请参考官网文档。 MySQL数据迁移到MRS集群Hive分区表 Hive的分区使用HDFS的子目录功能实现，每一个子目录包含了分区对应的列名和每一列的值。当分区很多时，会有很多
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