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方式，例如规定不同团队的响应时间、服务级别目标（SLO) 或服务等级协议(SLA），同时应该记录团队间沟通信息，确保有足够的数据用于后续的改进。 例如一种运维组织设计是：将运维组织分为一线、二线和三线阶梯型运维支持团队，一线受理客户的服务请求，第一时间将大部分的服务请求闭环。二线
础上，增加了应用级别的冷却时间窗和扩缩容阈值等功能。 HPA策略 CustomedHPA CCE容器弹性引擎 自研的弹性伸缩增强能力，主要面向无状态工作负载进行弹性扩缩容。能够基于指标（CPU利用率、内存利用率）或周期（每天、每周、每月或每年的具体时间点）。 CustomedHPA策略
提高关键依赖项的冗余级别，降低该关键组件不可用的可能性。 与依赖项的通信采用异步消息并支持超时重试，或发布/订阅消息功能将请求与响应分离，以便依赖项从短时故障中恢复。 依赖项长时间无法访问时，应用程序应能继续执行其核心功能，以便将局部故障对整体系统功能的影响减到最小。如所依赖的数据丢失时，应用程序仍能运行，但可以提供
免业务失败，但也会消耗更多的服务器时间来获取所需的成功响应。 风险等级 高 关键策略 请求超时，可能是链路闪断或其他临时性故障导致消息丢失，可以进行重试。 根据错误响应码进行有针对性的重试；对于临时性故障，如错误码指示为系统繁忙时，可等待一段时间后重试，否则无需重试。 请求SDK
御，并保护系统免受真实攻击的威胁。 风险等级 高 关键策略 建议在开发周期的后期执行渗透测试，使系统功能接近预期发布状态，但也要留有足够的时间来解决发现的问题。 采用结构化流程：使用结构化流程确定渗透测试的范围，基于威胁建模的模型保持场景相关性，以确保全面评估系统的安全性。 自动
SEC10-03 自动化响应安全事件 自动化的响应工作流是安全自动化的核心组成部分，旨在减少安全事件的响应时间，并提高处理效率。 风险等级 高 关键策略 定义响应触发条件：基于威胁情报、异常行为检测和实时监测的结果，确定哪些情况会触发自动化响应。 制定响应策略：为每种类型的威胁或
PERF02-02 容量规划 风险等级 中 关键策略 容量规划指根据业务需求和系统性能，包括用户数量、并发请求量、响应时间要求等，以此规划和配置系统所需的资源。容量规划对于任何组织来说都非常重要，有效的容量规划可以确保有足够的资源来满足预期的需求，同时避免浪费资源。 收集容量数据
包括可靠性、性能、可服务性、可运维性、可交付性等要求 将监管、行业和内部合规性要求纳入需求范围中，同时在需求排序的时候，给予这些需求足够的时间和重视。 同时从可维护性来看，较之于一次性颠覆性的大范围应用/软件更新，小步快跑，持续迭代地进行云上软件的更新更有利于运维，因为一则小范围
RES07-02 日志统计监控 应用系统需要收集日志，在必要时对日志进行统计分析，设置告警规则触发告警，统计分析的内容可以是统计一定时间段内某些关键字出现的次数。 风险等级 中 关键策略 日志关键字与出现次数阈值需要合理设置，以免监控信息不正确。 日志信息（如关键字或出现频率）发生变化时，需要及时更新告警规则。
学到什么，以及如何改进未来的安全措施。 收集事实和数据：收集关于安全事件的所有相关信息和数据，可以用5W2H方法整理该事件，包括事件发生的时间、地点、责任人、事件的过程、原因、影响等。 组建复盘团队：邀请相关的团队成员和利益相关者参与复盘过程。确保涵盖各个关键领域的代表，如技术人员、安全运营人员等。
要根据工作职责限定人员对于关键业务系统的访问权限，以免非必要人员或非授权人员访问到关键系统和敏感数据。如需要临时权限，应仅向用户授予有限的时间段内执行特定任务的权限，并且在任务完成后，应撤销访问权限。 风险等级 高 关键策略 按照IT工作职能划分用户组，将用户加入到与其匹配的用户
否丢失的概率，不体现数据丢失多少；数据持久度的预计周期，一般按一年进行预计。 影响存储数据持久度的主要因子有：冗余数、磁盘失效率与数据修复时间。其中每多一个冗余，数据持久度通常可增加2~3个9；云上常用的对象存储，一般采用3副本冗余，通常可提供11~12个9的数据持久度。 父主题：
S服务，以及RDS数据库，DCS、DMS等高可用中间件的主要指标监控，支持用户上报自定义监控指标。如果用户自行搭建监控系统，也可以通过CES SDK获取指定服务的监控指标。 AOM服务提供了微服务应用和节点的关键指标监控能力。云容器工作负载关键指标在CSE服务中查看。函数服务关键
通过自动化显著提升效率的任务：高价值的自动化需要最少的管理开销，并显着提高效率。例如，如果可以通过自动化数据库条目每天为运营团队节省一个小时，那么就可以有更多时间实现自动化做持续改进。 设计建议 管道定义、执行和管理：使用持续集成和持续交付 (CI/CD) 工具（例如 华为云CodeArts
当应用系统部署在云中，虽然云具有一定的高可用和故障自动恢复能力，但对外仍会导致短时间的故障，需要应用系统能针对这种短时间故障进行适配处理，主要是采用重试机制。 云中故障需要重试的典型场景有： 实例主备切换时可能会导致连接中断，如DCS、RDS实例由于某些原因主备切换时，会导致连接中断，需要客户端重试。
使用spark sql查找一个大表，表列数较多，但是查找的列较少：尽量使用rcfile或parquet格式，减少文件读取成本，同时选择合适的压缩格式，减少内存负载。 指标观测方法 性能衡量指标包括吞吐量、资源利用率、伸缩性。 吞吐量：在相同资源环境下，执行相同计算任务，查看任务的完成速度
不同进程/线程可以独立访问，是“资源”分散的常见方案；将同一时间点的多个请求分散到一个时间区段，是“时间”分散的方案。 父主题： 性能效率支柱
下几个方面展开分析： 查看性能指标：查看性能测试期间收集的性能指标，例如响应时间、吞吐量、错误率、CPU 和内存利用率以及网络使用等。分析这些指标以了解服务的整体性能。 确定性能瓶颈：评估性能指标，以确定哪些性能指标是该场景测试的瓶颈点。评估包括高响应时间、资源使用、数据库问题、
性能 性能是指软件系统或软件对应其及时性要求的符合程度。及时性用响应时间或吞吐量来衡量。 响应性 响应性是系统实现其响应时间或吞吐量目标的能力。 响应时间（RT） 用户感受系统为其服务所耗费的时间。不同业务系统的响应时间期望值不同，如互联网业务多为500ms以下、金融业务1s以下等。
参考配置网络。 超时时间 如果函数配置的超时时间比较长的话，且函数代码中发生异常导致阻塞，函数同步调用会等待直到超出超时时间才返回超时异常，造成业务卡顿，长时间不退出等问题，无法实现failfast，影响业务体验。建议结合业务实际场景配置超时时间，避免超时时间配置过大。 Serverless函数代码最佳实践
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