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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、平台服务、应用服务等。这不但包括华为云基础设施和各项云服务的安全功能和性能，也包括对这些云基础设施和各项云服务进行安全运维和运营，以及保障华为云平台和云服务遵从相关的合规性要求。
数据验证 数据验证标准 迁移完成后，需要对源端和目的端数据做一致性比对，对于数据一致性比对的精度，不同的场景有不同的要求。一般来说，核心业务的数据库表要求源端和目的端100%一致；对于大数据类业务中的部分场景，例如用户画像计算等，可以约定原始数据90%一致。如下是一个参考标准，可根据实际情况调整：
1、提前关停非核心业务，减少操作量 2、统一运维批量关停，减少操作时间 3、统一日志平台，减少应用日志检查时间 数据校验 5~30 1、开启工具的动态校验功能，减少校验时间 应用启动 1~30 1、统一运维平台，批量关停，减少操作时间 2、统一日志平台，减少应用日志检查时间 中间件层停服（消息消费完） 5~30
设计原则 大数据的部署架构设计包括大数据集群、大数据任务调度平台和大数据应用，其中大数据应用的部署架构请参考应用架构设计。 图1 大数据架构设计分类 大数据架构设计同样要考虑架构设计的6要素: 成本 可用性 安全性 可扩展性 可运维性 性能 图2 架构设计6要素 父主题： 大数据架构设计
数据复制工具（DRS）、Redis数据迁移工具、云数据迁移工具（CDM）、对象存储迁移工具（OMS）等。 迁移中心（MgC）：是一站式迁移平台，集成了华为云的各个迁移工具，内置了由最佳实践总结而来的迁移工作流模板，您可以根据不同迁移场景，选择合适的迁移模板构建迁移工作流。具体功能及使用方法请查看MgC帮助文档。
应的设置。 创建用户和角色 根据源端平台的权限设置，创建相应的用户和角色。确保在目标平台上设置与源端平台一致的用户身份和角色分配。 调整权限级别和范围 在目标平台上，根据源端平台的权限设置，调整权限级别和范围。确保目标平台上的权限设置与源端平台一致，并确保用户只能访问其应有的资源。
方式，将实时数据上报到双跑的两个平台。 双平台同时运行 目标大数据集群、任务调度平台与原大数据集群、任务调度平台同时运行一段时间。在这段时间内，两个平台会并行处理任务，并产生相应的结果。 运行稳定性验证 在双平台同时运行期间，需要对目标大数据平台任务执行的稳定性、数据一致性进行持
移方法请参考前面的数据迁移部分的内容。 源端SQL脚本导出：从源端任务调度平台导出SQL脚本。 修改SQL脚本：根据云上调度平台的语法及资源配置修改SQL脚本。 目标云平台导入SQL脚本：在云上任务调度平台配置SQL类任务，导入SQL脚本。 SQL任务运行和测试：执行SQL调度任
以上收益均为估算，实际收益需根据企业具体情况进行调整。这些收益包括成本节约、损失减少和收入增加等直接收益，但不包含因提升业务系统可用性、提升安全性和合规性、减少碳排放量所带来的公司品牌价值提升等间接收益。将上述收益汇总后就得到了整个云化专项项目的总收益，结合云化转型的总投资可以计算出ROI，为管理层的战略决策提供有力支撑。
费。 开启可用额度预警，您可以及时接收系统发出的可用额度不足预警，从资金账户的角度跟踪支出是否存在异常 如果您购买了资源包，可使用费用中心的资源包管理功能，及时了解已购买资源包的剩余用量情况；并开启资源包的剩余使用量预警，在资源包用尽前及时接收预警，从而通过限制按需使用或补充购买
云原生安全服务 华为云提供了丰富的云原生安全服务，这些云原生安全云服务与华为的云平台深度集成，在性能、弹性、便利性上有较好的优势，同时，云服务商的安全运营经验也会持续推动云原生安全服务的能力提升，建议企业优先选择云原生安全服务。 数据加密服务 数据加密服务（Data Encryption
设计并实施持续安全运营方案。 负责云平台的日常安全监控与运维，及时发现并处理安全事件。 执行漏洞扫描、补丁管理和安全配置加固。 实施访问控制、权限管理和日志审计，确保系统合规性。 配合云安全专家完成安全技术方案的落地与优化。 编写安全运维脚本，提升安全运营效率。 熟练使用云平台的安全运营服务和各种安全监控工具。
适用场景 优势 不足 1 现网CMDB平台 客户有CMDB平台，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
分布式架构：云平台支持分布式系统架构设计，允许应用程序在多个服务器或节点上运行，分散负载，避免单点故障，提高系统的扩展性和可用性。 自动弹性伸缩：利用云平台的自动化伸缩功能，系统可以根据预设的策略自动增加资源实例，以应对流量高峰，保持性能稳定。 微服务架构：云平台天然适合微服务和
概述 企业云化转型是一项复杂和系统的工程，涉及组织和流程、平台和架构、运维和管理等多个层面。如同建造摩天大楼，在挖地基之前就需要设计蓝图，企业在构建云基础设施和将业务系统上云之前，也需要进行全面而清晰的顶层规划。只有在充分的规划和准备下，才能最大程度地发挥云的优势，实现业务价值的最大化。
可行性评估： 评估将现有系统迁移到云平台的可行性，包括技术可行性、成本效益、风险评估等。 容量规划：根据业务需求和未来发展趋势，对云资源进行容量规划，例如计算资源、存储资源、网络带宽等。 成本估算：根据云服务商的定价模型，估算迁移到云平台的成本，并与传统IT架构的成本进行比较，为决策提供依据。
保障 在大数据迁移的保障阶段，需要执行以下任务来确保顺利过渡到新的云环境： 监控和警报设置：建立实时监控系统，监测集群、任务调度平台和应用程序的运行状态。设置警报，以便及时发现潜在的问题并采取措施。 优化集群性能：对大数据集群进行性能评估和调优。监视资源使用情况，优化配置参数、调整集群大小和资源分配，以提高整体性能。
跨AZ高可用设计示例 跨AZ高可用是IDC上云最主要的价值之一。企业上云后最适合做跨AZ高可用，不仅成本低，而且很便利。下面以某大型零售电商平台为例，介绍上云后的跨AZ高可用设计方法。下图是总体架构图： 图1 高可用设计示例 接入层：Apisix双AZ均衡分布，当某个AZ出现故障时
不停服，保持在线可使用状态；为了保持数据一致性，写的服务仍然采用停服方式进行切换。从业务对外体验上，多数用户感知不到停服的影响，比如某购物平台，用户仍然可以浏览商品，但是不能下单，下单时可友好的提示：系统正在升级中，预计凌晨4点恢复，请您稍后重试下单等。 四种停写不停读切换方案对比
概述 基于云平台的新技术正驱动着产品和服务创新浪潮。 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。 数字人技术打造虚拟形
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