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美創(chuàng)數(shù)據(jù)庫安全審計(jì)系統(tǒng)以安全事件為中心，以全面審計(jì)和精確審計(jì)為基礎(chǔ)，對數(shù)據(jù)庫的各類操作行為進(jìn)行監(jiān)視并記錄，以郵件或者短信的方式及時(shí)發(fā)出告警信息。 美創(chuàng)數(shù)據(jù)庫安全審計(jì)系統(tǒng)經(jīng)過多年的技術(shù)積累，打造出符合等級保護(hù)和網(wǎng)絡(luò)安全法的規(guī)定的審計(jì)產(chǎn)品。美創(chuàng)數(shù)據(jù)庫安全審計(jì)系統(tǒng)以安全事
寫、高壓縮率、冷熱分層存儲(chǔ)以及彈性擴(kuò)容、監(jiān)控告警等服務(wù)能力。 方案架構(gòu) 該解決方案部署架構(gòu)如下圖所示： 圖1 方案架構(gòu) 該解決方案會(huì)部署如下資源： 創(chuàng)建一套云數(shù)據(jù)庫 GeminiDB Influx實(shí)例，用于保存時(shí)序數(shù)據(jù)； 創(chuàng)建一臺彈性云服務(wù)器 ECS，用于安裝部署普羅米修斯平臺。
7094272 bytes 數(shù)據(jù)庫裝載完畢。 SQL> alter database archivelog; 數(shù)據(jù)庫已更改。 SQL> alter database open; 數(shù)據(jù)庫已更改。 SQL> archive log list; 數(shù)據(jù)庫日志模式
座和組網(wǎng)方案、復(fù)雜的企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型需求，往往在最初的數(shù)據(jù)庫方案選型時(shí)就面臨巨大的挑戰(zhàn)。方博表示，華為數(shù)據(jù)庫解決方案經(jīng)過多年的研發(fā)積累和企業(yè)應(yīng)用實(shí)踐，總結(jié)出數(shù)據(jù)庫升級改造解決方案架構(gòu)選型“四要素兩階段”，可以有效幫助企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)庫整體解決方案選型。 “今天，企業(yè)必須站在方案的角度來
驗(yàn)證方案 如果您采用了OBS大數(shù)據(jù)最佳實(shí)踐，并且參考上文的指導(dǎo)完成配置后，可參考本節(jié)內(nèi)容進(jìn)行測試，驗(yàn)證大數(shù)據(jù)方案的效果。 本文以ARM架構(gòu)的鯤鵬服務(wù)器結(jié)合OBS存算分離方案，采取Hive on MR、Spark兩個(gè)引擎為例，進(jìn)行驗(yàn)證。 測試資源配置
云盤的方案如表1所示。 存儲(chǔ)空間受限 數(shù)據(jù)上云：將OBS作為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)池。OBS提供海量、安全、高可靠、低成本的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力，可供用戶存儲(chǔ)任意類型和大小的數(shù)據(jù)。
接下來刪除test_old數(shù)據(jù)庫，并查看test_new數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)表?？梢园l(fā)現(xiàn)，table_test數(shù)據(jù)表所在的數(shù)據(jù)庫已經(jīng)由原來的test_old變成了test_new，達(dá)到了修改數(shù)據(jù)庫名稱的效果。 7.3.3 通過創(chuàng)建數(shù)據(jù)表修改數(shù)據(jù)庫名稱 本節(jié)同樣將數(shù)據(jù)表table_test
方案分析 發(fā)生故障前，IDC側(cè)業(yè)務(wù)單邊讀寫IDC上Redis1，Redis1通過在線遷移任務(wù)建立從IDC到HW的數(shù)據(jù)同步任務(wù)。 正向切換方案： 圖1 正切方案 正切方案說明： 切換成華為側(cè)業(yè)務(wù)單邊讀寫華為上Redis2。
方案概述 基于ModuleSDK開發(fā)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理或自定義驅(qū)動(dòng)時(shí)，分為開發(fā)和使用兩個(gè)部分。 App應(yīng)用的開發(fā) 利用AppClient和DriverClient進(jìn)行自定義的業(yè)務(wù)處理
方案概述 基于ModuleSDK開發(fā)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理或自定義驅(qū)動(dòng)時(shí)，分為開發(fā)和使用兩個(gè)部分。 App應(yīng)用的開發(fā) 利用DcClient進(jìn)行自定義的業(yè)務(wù)處理
500作為邊緣設(shè)備，若使用其他邊緣設(shè)備部署服務(wù)，請確認(rèn)邊緣節(jié)點(diǎn)是否滿足IEF約束與限制。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) 方案優(yōu)勢 支持云端/邊端部署等多種生產(chǎn)環(huán)境。 支持在線推理、批量推理、邊緣推理多形態(tài)部署
針對傳統(tǒng)企業(yè)在大數(shù)據(jù)場景面臨的問題，華為云提供了基于對象存儲(chǔ)服務(wù)OBS作為統(tǒng)一數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)的大數(shù)據(jù)存算分離方案。 圖1 基于OBS的華為云大數(shù)據(jù)存算分離方案 華為云大數(shù)據(jù)存算分離方案基于對象存儲(chǔ)服務(wù)OBS的大容量高帶寬能力，以及多協(xié)議共享訪問技術(shù)（HDFS/POSIX/OBS
方案架構(gòu) 圖1 ModelArts架構(gòu) 方案優(yōu)勢 構(gòu)建零門檻線上模型體驗(yàn)，零基礎(chǔ)開發(fā)者開箱即用，初學(xué)者三行代碼使用所有模型。 充足澎湃算力，最佳實(shí)踐算力推薦方案，提升實(shí)踐效率和成本。
方案概述 應(yīng)用場景 客戶在遷移Redis實(shí)例時(shí)，常規(guī)的遷移方式通常需要突破繁雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，但多數(shù)時(shí)候無法逾越導(dǎo)致只能通過離線遷移的方式致使業(yè)務(wù)暫停，導(dǎo)致對業(yè)務(wù)造成損失。 本方案通過使用Nginx可以幫助用戶快速實(shí)現(xiàn)Redis實(shí)例遷移且無需業(yè)務(wù)暫停，不影響業(yè)務(wù)整體運(yùn)行。
方案概述 應(yīng)用場景 客戶在遷移Redis實(shí)例時(shí)，常規(guī)的遷移方式通常需要突破繁雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，但多數(shù)時(shí)候無法逾越導(dǎo)致只能通過離線遷移的方式致使業(yè)務(wù)暫停，導(dǎo)致對業(yè)務(wù)造成損失。 本方案通過使用Elb可以幫助用戶快速實(shí)現(xiàn)Redis實(shí)例遷移且無需業(yè)務(wù)暫停，不影響業(yè)務(wù)整體運(yùn)行。
數(shù)調(diào)整以達(dá)到優(yōu)化的目的，使實(shí)例達(dá)到相對性能的最佳狀態(tài)。 方案架構(gòu) 方案的測試流程，如下圖所示： 圖1 方案架構(gòu) 流程圖說明： Main ： 負(fù)責(zé)框架的啟動(dòng)，解析參數(shù)并且負(fù)責(zé)初始化。
方案概述 應(yīng)用場景 Atlas人工智能計(jì)算平臺，是基于華為昇騰系列AI處理器，打造面向“端、邊、云”的全場景AI基礎(chǔ)設(shè)施方案。配合Atlas系列邊緣設(shè)備，華為云智能邊緣服務(wù)（IEF）和AI開發(fā)平臺（ModelArts）結(jié)合，將構(gòu)建的AI模型快速部署至
ro開發(fā)模型的對象、SQL查詢和數(shù)據(jù)處理功能實(shí)現(xiàn)對班級數(shù)據(jù)的管理和導(dǎo)入導(dǎo)出操作。 方案架構(gòu) 圖1 方案示意圖 方案優(yōu)勢 高效頁面編排豐富的UI組件庫，易用的拖拽式頁面構(gòu)建體驗(yàn)。
頁面，將導(dǎo)出的數(shù)據(jù)經(jīng)由華為云備份（OBS 桶）導(dǎo)入，把數(shù)據(jù) rdb 文件導(dǎo)入至華為云 Redis 實(shí)例 B。 數(shù)據(jù)導(dǎo)入完成后，對比 key 數(shù)據(jù)的一致性。 啟動(dòng)華為云上的業(yè)務(wù)程序，接入客戶流量。 持續(xù)觀測業(yè)務(wù)狀態(tài)，確保業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行。 回滾方案： 中斷華為云側(cè)的客戶訪問請求，停止華為云的業(yè)務(wù)程序。查看
方案概述 Redis 遷移是將 Redis 數(shù)據(jù)從一個(gè)環(huán)境或?qū)嵗D(zhuǎn)移到另一個(gè)環(huán)境或?qū)嵗倪^程。通常包括確定遷移需求、選擇合適的遷移方法，如數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)、使用工具進(jìn)行同步等。在遷移過程中需確保數(shù)據(jù)的完整性和一致性，同時(shí)盡量減少對業(yè)務(wù)的影響，以實(shí)現(xiàn)高效、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移。
