只有华为云统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）授权的用户才能访问 CDM 控制台和API。推拉模式下，CDM在VPC上没有开放侦听端口，用户无法从VPC访问实例，具有高度的安全性。CDM在用户VPC中运行，网络隔离确保数据传输的安全性。支持SSL的数据源，如RDS、SFTP等，可以使用S

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云数据迁移 （Cloud Data Migration，简称CDM）提供同构/异构数据源之间批量数据迁移服务，帮助客户实现数据自由流动。支持多种常用数据源，如客户自建或公有云上的文件系统，关系数据库， 数据仓库 ，NoSQL数据库，大数据云服务，对象存储等数据源。CDM适用于以下场景：数据上云：使用华为公有云服务时，用户可以将其历史数据或增量数

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数据安全性 重置管理员密码 修改实例内网安全组 数据库安全设置 设置SSL数据加密 开启透明数据加密

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数据库安全 用户及权限 数据库审计

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数据库安全 用户及权限 数据库审计

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数据库安全 用户及权限 数据库审计

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数据安全（待下线） 数据安全简介 数据密级 数据分类 脱敏策略 父主题： 数据目录

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数据加载与之前数据安全平台中的数据迁移是什么关系？ 数据加载能力涵盖了数据迁移的所有应用场景，是数据迁移的进阶版本，数据加载上线后会完全取代数据迁移的功能。 父主题： 数据加载

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什么是数据安全审计 用户所有对数据的读取、修改、删除、销毁等动作，都会记录在数据安全审计中。数据安全审计人员会定期审计用户数据操作。确保用户数据操作都是合法合理合规的。 父主题： 安全审计

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数据安全与隐私 使用OCR服务，是否会保存用户数据

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数据安全性 设置SSL数据加密 重置管理员密码 修改实例安全组

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人员能力 数据安全治理离不开相应人员的具体执行，人员的技术能力、管理能力等都影响到数据安全策略的执行和效果。因此，加强对数据安全人才的培养是数据安全治理的应有之义。组织需要根据岗位职责、人员角色，明确相应的能力要求，并从意识和能力两方面着手建立适配的数据安全能力培养机制。 意识能力培养

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数据安全性 设置SSL数据加密 父主题： HTAP实时分析

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您可以通过调用企业项目管理服务（EPS）的查询企业项目列表接口（ListEnterpriseProject）查询企业项目id from 是 Long 查询的带宽统计数据的起始时间（13位毫秒时间戳），需要和to同时使用 to 是 Long 查询的带宽统计数据的结束时间（13位毫秒时间戳），需要和from同时使用

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等保相关法律落地后企业的合规建设 客户的痛点： 等级保护建设涉及法律和技术两个层面，专业度要求高。 入门难：等保是企业安全建设的法律要求，但企业缺乏对新等保要求的深入了解，不知道如何着手，拖延等保整改周期，造成人力和时间的浪费。 挑战大：传统安全防御体系难以防御云上威胁，也不适应弹性扩缩的需要，

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小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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子问题分成更小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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应用体验差导致用户流失。运维人员如果无法实时感知并追踪体验差的业务，不能及时诊断应用异常，将严重影响用户体验。 业务系统的应用多、分布广，跨系统、跨区域、跨应用的调用频繁，如何降低应用的管理和运维成本，提升应用运维的效率是迫切需要解决的问题。 APM帮您解决 华为云 应用性能管理 服务（Application Performance

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大屏 背景信息 ISDP+开发中心资产货架包含两种大屏资产，数据资产和模板资产。数据资产（应用资产下的“大屏数据处理应用模板”）通过订购部署的方式，部署到开发环境；模板资产（组件资产下的“大屏模板（Demo）”）订购后下载到本地，通过导入的方式上传到“业务大屏”下使用，具体请参见订购资产。

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小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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子问题分成更小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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