数据保护技术 CloudPond整体上继承华为云数据安全治理要求，详见华为云数据安全白皮书。 数据安全传输：数据在CloudPond和中心云之间传输数据时均进行了加密。 数据安全使用：建议用户对数据进行识别和分类；对敏感的数据默认加密；使用安全组、网络ACL（Access Control

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数据保护技术 静态数据保护 传输中的数据保护 数据销毁机制 父主题： 安全

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数据保护技术 数据备份 透明加密 SSL传输加密 数据脱敏 使用函数进行加密 父主题： 安全

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数据保护技术 HSS通过如下数据保护手段和特性，保障HSS中的数据安全可靠。 数据保护手段 说明 传输加密（HTTPS） 微服务间管理数据传输进行加密，防止数据在传输过程中泄露或被篡改。用户的配置数据传输采用安全协议HTTPS，防止数据被窃取。 数据冗余存储 资产信息、告警事件等数据存储均具备副本备份恢复能力。

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数据保护技术 Octopus通过多种数据保护手段和特性，保障存储在Octopus中的数据安全可靠。 表1 表1 多种数据保护手段 数据保护手段 简要说明 传输加密（HTTPS） 支持HTTP和HTTPS两种传输协议，为保证数据传输的安全性，推荐您使用更加安全的HTTPS协议。 数据备份

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后原始数据及时删除。 - 数据备份 DSC支持用户数据备份。 - 数据销毁 用户主动删除业务数据或销户的情况下，DSC会物理删除对应的业务数据和用户数据。 - 数据脱敏 DSC支持在不影响原始用户数据的情况下对敏感数据进行脱敏，包括静态脱敏和动态脱敏。 配置脱敏规则 数据水印 D

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数据保护技术 数据存储安全 为了确保您的个人敏感数据（例如用户名、密码、手机号码等）不被未经过认证、授权的实体或者个人获取，DataArts Insight的所有系统权限对用户数据的存储和传输进行加密保护，以防止个人数据泄露，保证您的个人数据安全。 数据销毁机制 用户删除DataArts

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数据保护技术 EVS通过云硬盘加密技术，保护存储在EVS云硬盘中的静态数据的机密性。 表1 EVS的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 详细介绍 云硬盘加密 1、支持创建空白加密云硬盘 2、支持通过快照、备份、镜像创建加密云硬盘 3、支持默认使用AES-256服务端加密静态数据；

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数据保护技术 DDS通过多种数据保护手段和特性，保障存储在DDS中的数据安全可靠。 表1 多种数据保护手段 数据保护手段 简要说明 详细介绍 传输加密（HTTPS） 支持HTTP和HTTPS两种传输协议，为保证数据传输的安全性，推荐您使用更加安全的HTTPS协议。 构造请求 数据备份

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数据保护技术 数据存储安全 为了确保您的个人敏感数据（例如用户名、密码、手机号码等）不被未经过认证、授权的实体或者个人获取， DLI 对用户数据的存储和传输进行加密保护，以防止个人数据泄露，保证您的个人数据安全。 数据销毁机制 用户删除DLI队列后，存储在集群上的用户个人敏感数据会随之删除。

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数据保护技术 GaussDB (for MySQL)通过多种数据保护手段和特性，保障存储在GaussDB(for MySQL)中的数据安全可靠。 表1 多种数据保护手段 数据保护手段 简要说明 传输加密（HTTPS） 支持HTTP和HTTPS两种传输协议，为保证数据传输的安全性，推荐您使用更加安全的HTTPS协议。

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数据保护技术 DMS for Kafka通过多种数据保护手段和特性，保障DMS for Kafka的数据安全可靠。 表1 DMS for Kafka的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 详细介绍 容灾和多活 根据对数据与服务的不同可靠性要求，您可以选择在单可用区内（单机房

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象，总结和提炼两大产业的对中试中心共性技术要求，以自主可控的 工业互联网 创新技术为底座，按照“模块化、可重构、可复用”的原则，构建兼顾面向未来工业互联网新技术孵化和覆盖面向更多制造业中小企业细分行业领域的辐射、扩展和升级需求的平台能力，平台以典型细分行业场景覆盖两大产业的两大业务流

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乏运营的五大问题，从数据的采存算管用出发，华为云提供数据平台所需的全部技术。 以某零售客户为例，客户希望分期完成其企业级数据中台的建设。客户源系统既有结构化数据、又有非结构化数据，同时客户需求部分结构化数据实时进入数据中台，准实时消费。在数据中台的基础上，客户诉求数据使能解决方案

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对大表的全量扫描，能够在不同的分区上并发进行DDL、DML操作。从用户使用的角度来看，表分区技术主要有以下三个方面能力： 提升大容量数据场景查询效率：由于表内数据按照分区键进行逻辑分区，查询结果可以通过访问分区的子集而不是整个表来实现。这种分区剪枝技术可以提供数量级的性能增益。

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对大表的全量扫描，能够在不同的分区上并发进行DDL、DML操作。从用户使用的角度来看，表分区技术主要有以下三个方面能力： 提升大容量数据场景查询效率：由于表内数据按照分区键进行逻辑分区，查询结果可以通过访问分区的子集而不是整个表来实现。这种分区剪枝技术可以提供数量级的性能增益。

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data_connection_name String 数据连接名称 database_name String 数据库名称 table_name String 数据表名名称 data_connection_score Double 数据连接评分 database_score Double 数据库评分 table_score

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据库中对大表的全量扫描，能够在不同的分区上并发进行DDL、DML操作。从用户使用的角度来看，表分区技术主要有以下三个方面能力： 提升大容量数据场景查询效率：由于表内数据按照分区键进行逻辑分区，查询结果可以通过访问分区的子集而不是整个表来实现。这种分区剪枝技术可以提供数量级的性能增益。

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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