使用流程 您可通过图1了解统一权限治理的使用流程。 图1 统一权限治理使用流程图 统一权限治理支持数据权限管控、服务资源管控和Ranger权限管理，流程介绍如下： 数据权限管控流程 授权dlg_agency委托 由于数据安全使用委托时，所需的云服务权限更高。因此在使用数据安全前，需

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RGC服务不支持在SCP中的资源中指定资源进行权限控制。如需允许访问RGC服务，请在SCP的Resource元素中使用通配符号*，表示策略将应用到所有资源。 条件（Condition） RGC服务不支持在SCP中的条件键中配置服务级的条件键。 RGC可以使用适用于所有服务的全局条件键，请参考全局条件键。

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数据开发与治理 数据源管理与数据标准管理 数据建模 数据开发 数据血缘、资源管理、函数管理和变量管理 数据发布CI/CD、任务运维 数据质量管理 元数据管理 数据资源管理 数据服务管理 数据安全 父主题： 产品操作

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数据治理框架 数据治理框架 数据治理模块域 数据治理各模块域之间的关系

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数据治理框架 数据治理框架制定如下： 图1 数据治理框架 父主题： 数据治理框架

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越多。大企业的IT治理架构也会受到组织结构的影响，以下是一个典型的大企业IT治理架构，由于图片空间有限，该架构图中没有列出全部的层级，如IT项目A331的功能小组、成员和运行环境没有呈现出来。本章所描述的大企业IT治理最佳实践以下图的IT治理架构为基础，将其映射到华为云上有效运转起来。

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数据全景可视，提供数据智能搜索和运营监控。 数据服务 标准化的数据服务平台，提供一站式数据服务开发、测试部署能力，实现数据服务敏捷响应，降低数据获取难度，提升数据消费体验和效率，最终实现数据目录的变现。 数据安全 数据安全为数据治理中心提供数据生命周期内统一的数据使用保护能力。通

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虚拟机治理 方案介绍 约束与限制 部署ASM-PROXY 验证服务访问 流量治理 卸载ASM-PROXY

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云安全 治理策略 SEC01 云安全治理策略 父主题： 安全性支柱

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流量治理概述 流量治理是Istio的核心功能，其目标是提供非侵入的流量治理能力，用户仅仅关注自己的业务逻辑，无需关注服务访问管理。流量治理要解决的问题类似如下： 动态修改服务间访问的负载均衡策略，比如配置一致性哈希将流量转发到特定的服务实例上； 同一个服务有两个版本在线，将一部分流量切到某个版本上；

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统一权限治理 权限治理使用流程 授权dlg_agency委托 检查集群版本与权限 同步IAM用户到数据源 数据权限访问控制 服务资源访问控制 Ranger权限访问控制 父主题： 数据安全

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"spec" : { } } ] } ] 状态码 状态码 描述 200 查询治理策略列表响应结构体。 400 错误的请求。 错误码 请参见 CS E错误码。 父主题： 微服务治理

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/usr/usr/local/jar下修改jar服务配置文件 图2 修改配置文件 服务的配置修改及启动 修改所有jar服务连接nacos配置的信息如下标红处。 图3 修改及启动 所有服务的启动 nohup java -jar yunpi-base-gateway.jar >> yunpi-base-gateway

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次经营管理决策都必须基于准确的数据分析判断。只有基于准确的数字，才能够帮助企业在激烈的竞争中取得竞争优势。 图1 华为数据治理工作思考 父主题： 华为数据治理案例

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华为数据治理实践 华为数据治理的规范流程建设，完成了从数据产生、数据整合、数据分析与数据消费全价值流的规则制定。华为数据治理组织实践，建立实体化的数据管理组织，向公司数据管理部汇报，同时组建了跨领域数据联合作战团队。华为已建立统一的数据分类管理框架，指导各领域进行分类管理。华为信

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华为数据治理效果 以财经为例，在数据治理前存在很多问题，如由于IT系统的烟囱式建设，导致一个角色跨多个IT系统操作，效率低；数据获取难，手工处理多，单一个收入管理需要从5个系统导出数据，约11个人总共花费50小时完成分析。 通过数据治理，华为可以做到3天月度财务报告出初稿、5天月

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数据安全治理维度 根据DSMM评估模型，可以从组织建设、制度流程、技术工具、人员能力四个维度开展数据安全治理能力建设工作。 图1 数据安全能力建设工作 组织建设 数据安全组织架构是数据安全治理体系建设的前提条件。通过建立专门的数据安全组织，落实数据安全管理责任，确保数据安全相关工作能够持续稳定的贯彻执行。

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数据治理委员会和各领域数据治理工作组是数据治理战略在运作层面具体的实施团队。其中： 数据治理委员会：由数据治理负责人、数据治理专家和数据架构专家团组成，面向企业进行数据治理工作的统筹并提供工作指导，在整个企业范围定期沟通数据治理工作，形成数据质量精细化管控文化。根据数据治理领导组

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数据治理度量维度 数据治理成熟度评估使用调查问卷方式，包括11个治理模块，60多个调查问卷事项，全方面多维度度量了数据治理工作的水平。 数据治理评分卡使用评分卡形式，由数据治理组织和各业务IT部门共同针对各部门自身数据治理情况进行打分。评分卡是季度性打分，作为一个工具手段持续推动

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