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  • 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)安全性設(shè)計(jì) 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云會(huì)議如何保證安全性 華為云會(huì)議如何保證安全性 時(shí)間:2020-09-10 10:23:32 華為云會(huì)議從云、管、端三個(gè)層面進(jìn)行安全設(shè)計(jì),業(yè)務(wù)系統(tǒng)和管理系統(tǒng)構(gòu)成了云管端的“云”。承載云會(huì)議業(yè)務(wù)的IP網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)構(gòu)成了云管端的“管”,即網(wǎng)絡(luò)安全域、網(wǎng)絡(luò)邊界防護(hù)等
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    華為Cloud Native數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)原則 華為Cloud Native數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)原則 時(shí)間:2021-06-16 16:41:27 數(shù)據(jù)庫 華為Cloud Native數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)原則包括: 1. 解耦 計(jì)算與存儲(chǔ)分離; 主從解耦。 2. 近數(shù)據(jù)計(jì)算下推 IO密集型負(fù)載下推到存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)完成,比如:redo處理,頁重構(gòu)。
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  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)的方法:新奧爾良方法 數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)的方法:新奧爾良方法 時(shí)間:2021-06-02 09:44:14 數(shù)據(jù)庫 1978年10月,來自三十多個(gè)國家的數(shù)據(jù)庫專家在美國新奧爾良市專門討論了數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)問題。 他們運(yùn)用軟件工程的思想和方法,提出了數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)的規(guī)范,這就是
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫概念設(shè)計(jì)階段的任務(wù) 數(shù)據(jù)庫概念設(shè)計(jì)階段的任務(wù) 時(shí)間:2021-06-02 10:05:39 數(shù)據(jù)庫 概念設(shè)計(jì)的任務(wù),是分析用戶提出的需求,對用戶需求進(jìn)行綜合、歸納和抽象,形成一個(gè)獨(dú)立于具體數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的概念層次抽象模型,即為概念數(shù)據(jù)模型。 文中課程 更
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  • 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)安全性設(shè)計(jì) 更多內(nèi)容
  • 強(qiáng)大的設(shè)計(jì)建模能力:新迪天工CAD具有強(qiáng)大的設(shè)計(jì)建模能力,能夠滿足各種設(shè)計(jì)需求,提高設(shè)計(jì)效率。3. 獨(dú)特的異構(gòu)數(shù)據(jù)處理能力:新迪天工CAD具有獨(dú)特的異構(gòu)數(shù)據(jù)處理能力,能夠輕松實(shí)現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)遷移,提高數(shù)據(jù)處理效率。4. 智能化的設(shè)計(jì)向?qū)Ш凸ぞ撸盒碌咸旃AD具有智能化的設(shè)計(jì)向?qū)Ш凸ぞ?,能夠顯著提升設(shè)計(jì)效率。綜上所述
    來自:專題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用存儲(chǔ)容災(zāi)服務(wù)復(fù)制數(shù)據(jù) 使用存儲(chǔ)容災(zāi)服務(wù)復(fù)制數(shù)據(jù) 時(shí)間:2020-11-24 11:07:54 本視頻主要為您介紹使用存儲(chǔ)容災(zāi)服務(wù)復(fù)制數(shù)據(jù)的操作教程指導(dǎo)。 場景描述: 切換操作會(huì)改變保護(hù)組的容災(zāi)方向,將生產(chǎn)站點(diǎn)可用區(qū)的業(yè)務(wù)切換到容災(zāi)站點(diǎn)可用區(qū),容災(zāi)站點(diǎn)可用區(qū)的業(yè)務(wù)切換到生產(chǎn)站點(diǎn)可用區(qū)。
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    。 安全可靠 三副本冗余:數(shù)據(jù)持久性高達(dá)99.9999999%。 數(shù)據(jù)加密:系統(tǒng)盤和數(shù)據(jù)盤均支持數(shù)據(jù)加密,保護(hù)數(shù)據(jù)安全。 安全可靠 三副本冗余:數(shù)據(jù)持久性高達(dá)99.9999999%。 數(shù)據(jù)加密:系統(tǒng)盤和數(shù)據(jù)盤均支持數(shù)據(jù)加密,保護(hù)數(shù)據(jù)安全。 專屬分布式存儲(chǔ)服務(wù)與云硬盤的區(qū)別 表1 DSS與EVS的區(qū)別
    來自:專題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)需求分析階段的任務(wù) 數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)需求分析階段的任務(wù) 時(shí)間:2021-06-02 09:52:46 數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)需求分析階段的任務(wù),包括: 1. 對用戶業(yè)務(wù)行為和流程進(jìn)行調(diào)查,了解用戶對新系統(tǒng)的期望和目標(biāo),了解目前現(xiàn)存系統(tǒng)的主要問題; 2. 系統(tǒng)調(diào)研、收集和分析需求,確定系統(tǒng)開發(fā)范圍;
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    行存儲(chǔ)是指將表按行存儲(chǔ)到硬盤分區(qū)上,列存儲(chǔ)是指將表按列存儲(chǔ)到硬盤分區(qū)上。默認(rèn)情況下,創(chuàng)建的表為行存儲(chǔ)。行存儲(chǔ)和列存儲(chǔ)的差異請參見下圖。 圖中,左上為行存表,右上為行存表在硬盤上的存儲(chǔ)方式。左下為列存表,右下為列存表在硬盤上的存儲(chǔ)方式。 云數(shù)據(jù) GaussDB 行、列存儲(chǔ)有如下優(yōu)缺點(diǎn): 存儲(chǔ)模型 優(yōu)點(diǎn)
    來自:專題
    API設(shè)計(jì)風(fēng)格 API設(shè)計(jì)風(fēng)格 時(shí)間:2024-07-05 16:04:51 在API設(shè)計(jì)中,RESTful和RPC是兩種最常見的設(shè)計(jì)風(fēng)格,它們在設(shè)計(jì)理念、數(shù)據(jù)交互方式以及架構(gòu)上有顯著的區(qū)別。下面是對這兩種風(fēng)格的概述: RESTful風(fēng)格 RESTful風(fēng)格是一種用于設(shè)計(jì)和定義標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用API的架構(gòu)風(fēng)格,由Roy
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    現(xiàn),以確保數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)流程的安全性。這就要求我們在設(shè)計(jì)時(shí),不僅要強(qiáng)化API Gateway的安全功能,還要在業(yè)務(wù)模塊中嵌入相應(yīng)的安全機(jī)制,形成內(nèi)外兼修的安全體系。 因此API安全設(shè)計(jì)原則很重要,以下是API的安全設(shè)計(jì)原則: 開放設(shè)計(jì)原則: 設(shè)計(jì)應(yīng)公開透明,不應(yīng)依賴于設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)的保密性
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    理和訪問數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) OBS 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算分離,集群存儲(chǔ)成本低,存儲(chǔ)量不受限制,并且集群可以隨時(shí)刪除,但計(jì)算性能取決于OBS訪問性能,相對HDFS有所下降,建議在數(shù)據(jù)計(jì)算不頻繁場景下使用。 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS:數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算不分離,集群成本較高,計(jì)算性能高,但存儲(chǔ)量受磁盤空
    來自:百科
    Q:RDS存儲(chǔ)存儲(chǔ)配置是什么? 華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)采用云硬盤,關(guān)于云硬盤具體信息,請參見《云硬盤用戶指南》。 華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的備份數(shù)據(jù)存儲(chǔ)采用對象存儲(chǔ)服務(wù),不占用用戶購買的數(shù)據(jù)庫空間。關(guān)于華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫實(shí)例存儲(chǔ)的硬件配置,請參見《對象存儲(chǔ)服務(wù)用戶指南》。 Q:數(shù)據(jù)超過了RDS實(shí)例的最大存儲(chǔ)容量怎么辦?
    來自:百科
    GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫多維擴(kuò)展,海量存儲(chǔ) GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫多維擴(kuò)展,海量存儲(chǔ) 時(shí)間:2021-06-16 17:09:19 數(shù)據(jù)庫 對于游戲行業(yè)來說,輕資產(chǎn),快速擴(kuò)容是其使用云數(shù)據(jù)庫驅(qū)動(dòng)力。行業(yè)痛點(diǎn):無法預(yù)測用戶流量以及產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量,業(yè)務(wù)高峰時(shí)客戶體驗(yàn)會(huì)受到影響,甚至要停服擴(kuò)容。
    來自:百科
    IMS 數(shù)據(jù)備份最佳實(shí)踐-通過數(shù)據(jù)備份開展定期恢復(fù)演練 方案概述 背景 根據(jù)數(shù)據(jù)安全法,需要對數(shù)據(jù)容災(zāi)備份定期開展數(shù)據(jù)恢復(fù)測試?;謴?fù)是指利用備份軟件把所備份的數(shù)據(jù)內(nèi)容恢復(fù)到數(shù)據(jù)源。由于業(yè)務(wù)系統(tǒng)日常運(yùn)行過程中,經(jīng)常無法直接在所備份的服務(wù)器進(jìn)行真實(shí)環(huán)境恢復(fù)操作。但為了驗(yàn)證備份數(shù)據(jù)的可用
    來自:專題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 持續(xù)規(guī)劃與設(shè)計(jì) 持續(xù)規(guī)劃與設(shè)計(jì) 時(shí)間:2020-12-15 14:33:39 HCIP-Cloud Service DevOps Engineer V2.0 系列課程。本課程主要講述敏捷項(xiàng)目管理理念與方法實(shí)踐,主要介紹規(guī)劃與設(shè)計(jì)中的影響地圖、用戶故事地圖,以及
    來自:百科
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 架構(gòu)設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 架構(gòu)設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 時(shí)間:2020-12-07 15:34:20 在做業(yè)務(wù)云遷移之前,從架構(gòu)設(shè)計(jì)的角度考慮高可用、高擴(kuò)展等問題是必不可少的環(huán)節(jié),也是影響業(yè)務(wù)遷移進(jìn)度和效果的重要因素,學(xué)習(xí)本課程,將學(xué)會(huì)如何在云端設(shè)計(jì)合適的架構(gòu)來承載業(yè)務(wù),應(yīng)對后繼業(yè)務(wù)架構(gòu)的演進(jìn)。
    來自:百科
    OpenStack的設(shè)計(jì)理念 OpenStack的設(shè)計(jì)理念 時(shí)間:2021-02-08 20:20:49 云計(jì)算 OpenStack在當(dāng)前的開源云計(jì)算系統(tǒng)領(lǐng)域非常流行,之所以如此風(fēng)靡,與其設(shè)計(jì)理念密不可分。下面,我們就來了解一下OpenStack所秉持的設(shè)計(jì)理念,共三個(gè)方面:開放、靈活、可擴(kuò)展。
    來自:百科
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 塊存儲(chǔ)服務(wù)EVS:云上堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)底座 塊存儲(chǔ)服務(wù)EVS:云上堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)底座 時(shí)間:2020-12-09 11:13:02 通過本課程的學(xué)習(xí),用戶將對云硬盤形成系統(tǒng)的理解,掌握云硬盤的相關(guān)知識(shí)及如何在對應(yīng)的場景下使用云硬盤。 課程簡介 本課程包括對云硬盤的概念、特點(diǎn)、操作以及應(yīng)用場景的介紹。
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    ServiceStage提供了可靠的日志存儲(chǔ)服務(wù),用戶可以將日志數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云端,方便查看和分析。同時(shí),ServiceStage還支持日志數(shù)據(jù)的備份和恢復(fù),保證數(shù)據(jù)安全性和可靠性。 3. 日志分析 ServiceStage提供了強(qiáng)大的日志分析功能,用戶可以通過分析日志數(shù)據(jù),快速定位問題,并進(jìn)行排查
    來自:專題
    化。同時(shí), 漏洞掃描 技術(shù)也將更加注重對系統(tǒng)的安全性進(jìn)行全面的評(píng)估,從而更好地保障系統(tǒng)的安全性。 總之,漏洞掃描技術(shù)是信息安全領(lǐng)域中非常重要的一項(xiàng)技術(shù),它可以幫助企業(yè)及個(gè)人發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中存在的安全漏洞,及時(shí)采取措施進(jìn)行修復(fù),從而保障系統(tǒng)的安全性 網(wǎng)站漏洞掃描 技術(shù)使用文檔 網(wǎng)站漏洞掃描技術(shù)
    來自:專題
總條數(shù):105