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粒度，整存整取。用户/Pytorch代码向内存池申请内存的接口归一为tensor的申请释放（这点最开始也不是很好理解，也就是说：任何一个pytorch代码申请内存的地方，均表现为一个tensor的申请释放）。 tensor的生命周期使用类似智能指针的引用计数方式来管理，且打通了P
安全合规使用开源软件 开源软件在现代软件开发中的重要性不言而喻。越来越多的企业选择使用开源软件来开发和部署软件应用程序。开源软件的使用必须严格遵守合法合规的底线，包括开源软件的来源、漏洞管理、可追溯、归一化及生命周期管理等方面。 风险等级 高 关键策略 来源可靠。由于开源软件是公开
SEC06-03 实行代码白盒检视 代码白盒检视是一种软件质量保证方法，通过检视源代码的内部结构、逻辑和实现细节，以确保代码符合最佳实践、编程规范和安全标准。在代码白盒检视中，团队成员会检查代码的质量、安全性、可读性等方面，以发现潜在的问题和改进空间。 风险等级 中 关键策略 制定检视计划：
OPS04-03 基础设施即代码 基础设施即代码（IaC）是指使用代码而不是手动流程来管控基础设施的能力。 应用程序环境都需要许多基础设施组件，例如操作系统、数据库连接和存储。 开发人员必须定期设置、更新和维护基础设施，以开发、测试和部署应用程序。 手动管理基础设施既耗时又容易出错，尤其是在大规模管理应用程序时。
OPS02-02 关联源代码版本和部署的应用版本，使用代码质量最佳实践 风险等级 高 关键策略 在代码开发阶段，需要开展代码协作设计和管理。使用现代化的代码仓管理代码，确保代码合并后，代码将保持一致，并且不会丢失任何更改。通过正确的版本控制，同时，现代化的代码仓可以方便设置代码版本，关联源代
应用程序的性能数据（吞吐量、延迟和完成时间），通常需要通过代码采集，例如嵌入代码片段或将工具集成到应用程序代码中。通过应用的性能数据，可以识别性能瓶颈、评估系统行为、识别可用性风险、规划容量等指标。 常用应用性能监控策略有： APM 工具：可用使用云上APM 工具或者开源的APM工具和分析性能数据（指标、日志、调研链）
根源的快速定位，为用户体验保驾护航。 您无需修改代码，只需为应用安装一个APM Agent，就能够对该应用进行全方位监控，帮助您快速定位出错接口和慢接口、重现调用参数、发现系统瓶颈，从而大幅提升线上问题诊断的效率。目前支持JAVA、Python、Node.js、Go、Php和.N
全局静态变量、单例等）。 选择解释性语言（nodejs、python）而不是编译型语言（java、go）。 精简函数代码包，满足其运行时需要即可。 这将大辐减少在调用前从华为云 OBS下载代码包所花费的时间。 FunctionGraph函数调用华为云其他云服务资源时（例：dis、
三种不同版分布式消息服务的适用场景如下： Kafka：兼容开源Kafka，适用构建实时数据管道、流式数据处理、第三方解耦、流量削峰去谷等场景，有大规模、高可靠、高并发访问、可扩展且完全托管的特点。 RocketMQ：兼容开源RocketMQ，提供顺序、延迟、定时、重投、死信、事务与会话消息等功能，适用电商、金融场景。
维平台，提供应用发布、部署、监控与运维等一站式解决方案。支持Java、Php、Python、Node.js、Docker、Tomcat技术栈。支持Apache ServiceComb Java Chassis（Java Chassis）、Spring Cloud等微服务应用，让企业应用上云更简单。
能。 代码托管：基于Git提供分布式代码管理和协同开发能力，包括成员管理、权限控制、代码托管、代码检查、代码审核、代码追溯、持续集成等功能，助力不同规模企业的研发质量和效率提升。 流水线：提供可视化、可定制的持续交付流水线服务，实现缩短交付周期和提升交付质量的效果。 代码检查：为
SEC06 应用安全性 SEC06-01 安全合规使用开源软件 SEC06-02 建立安全编码规范 SEC06-03 实行代码白盒检视 SEC06-04 应用安全配置 SEC06-05 执行渗透测试 父主题： 应用安全
PERF01-02 应用性能编程规范 风险等级 高 关键策略 性能效率是一个系统性的工程，需要综合考虑从架构、设计、编码，到编译、运行的全过程，特别是在编码实现层面，有很多编码技巧，在不影响可读性、可维护性的前提下，提升软件性能。结合编程语言，将高性能编码最佳实践内建的规范中，将
减少资源的攻击面 通过加固操作系统、减少未使用的组件和外部服务，以及使用工具加强云安全，减少资源的攻击面。 风险等级 高 关键策略 强化操作系统和减少组件：通过减少未使用的组件、库和外部服务，可以缩小系统在意外访问下的危险。这包括操作系统程序包、应用程序以及代码中的外部软件模块。 创建安全的虚拟机镜像或者容器镜像。
RES04-01 定义应用系统的容灾目标RPO与RTO 在进行容灾设计前，需要根据应用系统的重要性，明确其容灾目标，通常以RPO和RTO指标来定义： RPO：允许的数据丢失量，与数据的周期性复制周期或连续性复制延时相关。 RTO：允许的业务恢复时长，即业务中断时长，与灾备端业务的部署与切换方式相关。
以确保它们按照预期方式运行并有效地保护系统，从而缓解或消除安全威胁。 风险等级 高 关键策略 依据系统的安全设计文档，通过验证确保安全措施被正确地集成到系统中，并符合最佳实践和标准。 尽早检视系统的代码（此过程称为代码白盒安全检视），确保代码符合安全最佳实践，避免在后续阶段发现严重的安全漏洞。
件更新集成到源代码控制系统中。当工程师向代码仓提交代码时，持续集成过程就开始了。理想情况下，集成过程会根据多个基线和测试来验证代码。然后，它向提交者提供有关这些测试状态的反馈。如果基线检查和测试进展顺利，集成过程将生成并暂存部署更新软件的资产。这些资产包括编译的代码和容器映像。
RES10-02 应用系统多位置部署 通过将应用系统部署在多个位置，可以避免由于一个位置的基础设施故障而导致系统不可用。 风险等级 高 关键策略 将应用系统的数据和资源部署在多个AZ，可避免单个AZ故障影响业务。 对于可用性要求较高的应用系统，可部署在多个Region，避免单个Region故障影响业务。
n主备容灾能力的实施步骤建议如下： 选择另一个Region作为灾备Region，部署一套相同的应用系统，包括工作负载、数据库实例等。 针对应用系统内的关键数据，利用云服务或应用系统自身实现跨Region的数据复制。 若云服务实例支持跨Region容灾，则配置生产站点与灾备Regi
务表现和系统状态，以便在异常状态下尽早干预恢复，或定位改进系统缺陷。 风险等级 中 关键策略 关键指标需要与系统内工作负载的关键性能指标相关，并能确定为系统性能下降的早期警告信号，如系统处理的API数量及成功率，相比CPU利用率、内存利用率等基础指标，能更真实的指示系统性能问题。
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