多用户访问控制 - 相关参考Reference | 百度智能云文档
适用于下列使用场景： 中大型企业客户：对公司内多个员工授权管理； 偏技术型vendor或SAAS的平台商：对代理客户进行资源和权限管理； 中小开发者或小企业：添加项目成员或协作者，进行资源管理。 创建用户 主账号用户登录后在控制台选择“多用户访问控制”进入用户管理页面。 在左侧导航栏点击“用户管理”，在“子用户管理列表”页，点击“新建用户”。
基本概念 - ICP备案服务 | 百度智能云文档
网站负责人 ：指备案系统网站信息中的负责人，也是网站的主要负责人，单位备案必须为单位内员工，可填法人或单位内其他网站建设管理者；个人备案必须为备案主体本人。 授权书 ：当网站负责人与主体负责人不为同一人时，需由主体负责人（即法人）授权一位网站负责人所需要的文件。 主体备案号 ：首次备案成功后，通信管理局会分配主体备案号给备案主体。
应用场景 - 广目混合云运营管理平台BHCMP | 百度智能云文档
应用场景 应用分层部署 应用分层部署是一种灵活且高效的云计算策略，企业可根据业务需求、性能要求和数据安全性等因素，将不同的应用组件或服务部署在最适合的云环境中。这种部署方式结合了公有云和私有云的优势，既能够充分利用公有云的弹性、可扩展性和成本效益，又能够保障关键业务数据和应用的安全性和隐私性。
云数据库 Redis 版与自建 Redis 的对比 - 云数据库 SCS_云缓存
云数据库 Redis 版与自建 Redis 的对比 与自行购买服务器并搭建Redis数据库相比，使用云数据库Redis版在多个方面均展现出显著优势，包括更为强大的数据安全保障、更低的运维成本投入，以及经过深度优化的内核性能。 对比项 云数据库Redis版 自建Redis 安全防护 危险防护： VPC网络隔离。 白名单控制访问。 自定义账号与权限。 数据保护：TLS加密。 记录审计：审计日志。
产品特性 - 云数据库 SCS_云缓存
数据安全 数据持久化存储 采用内存加硬盘的混合存储方式，在提供高速数据读写能力的同时满足数据持久化需求。 备份及一键恢复 每天自动备份数据，数据容灾能力强，免费支持数据一键恢复，有效防范数据误操作，将可能发生的业务损失降到最低。 多层网络安全防护 私有网络 VPC 在 TCP 层直接进行网络隔离保护。 DDOS 防护实时监测并清除大流量攻击。
BBC服务等级协议SLA（V2.0） - 弹性裸金属服务器 | 百度智能云文档
9） 因客户内容违反法律法规被监管部门要求配合停机。 （10） 因不可抗力（参见百度智能云服务协议第十条） 所引起的。 （11） 非百度智能云原因造成的服务不可用或服务不达标的情况。 （12） 属于相关法律法规、相关协议、相关规则或百度智能云单独发布的相关规则、说明等中所述的百度智能云可以免责、免除赔偿责任等的情况。
设置白名单 - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档
注意事项 云原生数据库 GaiaDB 集群创建后，为了保证数据安全，默认禁止所有 IP 通过。请用户重新设置白名单后再连接数据库。 目前白名单分组上限阈值为 50 个，所有分组内 IP 或者地址段累计不超过 1000 个。 支持添加多个IP，多个IP用英文逗号分隔，%代表所有IP，支持CIDR模式（如10.10.0.0/16）。 白名单设置 登录 GaiaDB管理控制台 。
产品优势 - GPU云服务器 | 百度智能云文档
多维度监控预警，帮助您提前发现问题，减少损失 需运维持续投入人力，不断人工重复部署和维护工作 安全 免费提供多层次DDoS攻击防护，百Gbps级流量防攻击 分钟级响应速度，及时发现并有效抵御黑客攻击 主、子账号权限细分管理，保障数据安全 需额外购买安全防护服务 对突发的恶意攻击事件，应对能力不足 成本 支持包年包月或按量计费，按需购买，大大节约成本 无需维护硬件和网络设施，提高运维效率 GPU云服务器推出了
介绍 - 智能网络接入服务 SMART-WAN | 百度智能云文档
具备分钟级部署、丰富的接入方式、多种可靠性保障、数据安全加密、智简运维等特点。 说明: 智能网络接入服务SMART-WAN火热公测中。若需使用请提交 申请SMART-WAN权限 申请。 核心概念 产品架构图 SMART-WAN由终端接入设备CPE、百度智能云POP点的Gateway和百度智能云云端控制器Controller组成。
产品简介 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
安全：专属私有网络，独占系统环境，确保数据安全。 MapReduce组件 MapReduce：用于大规模数据集的分布式并行计算的编程模型，极大地方便了开发者在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 Spark：开源的集群计算框架。Spark通过拓展内存计算可在海量数据的迭代式计算和交互式计算中提供远快于Hadoop的运算速度。
