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据类型和用途。 与业务部门、开发团队、运维人员等进行交流，获取关于数据的详细信息。 确定数据的分布：需要确定数据存储在哪里，例如云硬盘、数据库、对象存储等。 评估数据敏感度。 确定数据的类型和内容，例如是否包含个人身份信息（如姓名、身份证号、地址等）、财务数据（如银行账号、交易记
导致通信量或者处理量大辐增加，性能大辐下降。 共享资源： 采取共享资源的设计，通过协作减少争用延时从而改善整体性能；如多个进程可以从一个数据库的同一部分读取。 并行处理：当并行处理过程的增速能抵消通信开销和资源争用延迟时，执行并行处理。 分散负载原则：通过在不同时间或者不同位置处
署方案： 使用原生高可用实例：当云服务既支持单节点资源，又支持主备或集群资源时，应用的关键节点应使用主备或集群资源，如CCE高可用集群、RDS主备实例、DDS集群、DCS主备或集群实例等。对于运行在CCE集群上的工作负载，也需要配置多个，以避免单个节点故障就导致业务中断。 单节点
请求响应延迟时间过长 资源占有量过大 对常见的性能问题进行分析，可以发现对于一个系统或组件来说，性能问题经常发生在以下方面： 实体间通信或者调用处理（包括数据库） 频繁调用函数、模块处理过程、数据组织等问题 并行处理资源争用引起的延迟 串行处理进程/线程间等待延迟 父主题： 性能效率支柱
硬件规格：所需服务器的数量、规格以及硬件配置，包括 CPU 主频/核数、内存容量、磁盘类型与容量、存储池类型与容量，网卡带宽等。 软件环境：软件版本与配置，如操作系统版本、服务版本、数据库版本、以及影响性能的相关配置。 4.完成测试设计 在本步骤完成前文确认的系统负载、背景数据量与需要请求的用户数据模型等测试设计。
Reduce/Spark的执行情况针对性的进行任务的优化。 HiveMetaStore：因为Hive的MetaStore可能是外部的独立数据库，所以它的性能也会影响到整个HiveServer的性能，主要包括HiveMetaStore访问时间，访问次数，连接并发数。 MapRedu
选择的有三种数据存储服务，分别是云硬盘、弹性文件服务（Scalable File Service, SFS）以及对象存储服务（Object Storage Service, OBS），这三种数据存储的主要区别如下： 对比维度 弹性文件服务 对象存储服务 云硬盘 概念 提供按需扩展
且对冷启动时延有要求的可以结合实际预算配置一定数量预留实例，同时，如果业务波峰波谷存在周期规律的，也可以配置预留实例的定时伸缩和智能预测弹性策略，提升资源利用率，减少资源浪费。参考预留实例管理。 网络配置 公网访问：函数提供了公网访问能力，但是函数提供的公网出口带宽有限，且所有
OBS对象存储服务 对象存储服务（Object Storage Service，OBS）是一个基于对象的海量存储服务，提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。 可靠性功能 常见故障模式 父主题： 云服务可靠性介绍
伸缩组。 弹性负载均衡健康检查：是指根据ELB对云服务器的健康检查结果进行的检查。仅当伸缩组使用弹性负载均衡器时，可以选择“弹性负载均衡健康检查”方式来做健康检查。如果将多个负载均衡器添加到伸缩组，则只有在所有负载均衡器均检测到云服务器状态为正常的情况下，才会认为该弹性云服务器正
（比如ECS、EVS、RDS、ELB、SFS Turbo），生成按需转包年包月的优化建议和节省评估。 资源包购买建议：自动分析客户按需资源消耗和华为云在售资源包商品（比如OBS标准存储单AZ存储包、OBS标准存储多AZ存储包、OBS公网流出流量包、SFS存储资源包）的覆盖情况，生成相应的资源包购买建议和节省评估。
检测：通过CES监控ELB的并发连接数/新建连接数/带宽使用率。 恢复： 根据业务情况，采用独享型负载均衡器，并手工调整ELB负载均衡器规格。 父主题： ELB弹性负载均衡
RES07-04 监控数据存储和分析 监控数据包括统计和日志信息，均需要存储并进行生命周期管理，以满足数据监控的保留要求；并定期对其进行分析，以了解系统运行状态和趋势。 风险等级 中 关键策略 监控数据存储时长需要满足保留要求。 监控数据需要定期分析，以便发现或预测系统故障，减少业务中断。
但虚拟机弹性伸缩需要更多的资源和时间来启动和部署，而容器弹性伸缩可以更快速地响应变化，同时具有更高的资源利用率。虚拟机场景可以使用AS，容器场景充分考虑CA和HPA的弹性策略。 使用容器时弹性策略可参考下面内容： CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度： 工作负载弹性伸缩：即调度
端云全场景日志接入：40+云服务、主机/容器、移动端、跨云、多语言SDK、多账号汇聚，满足全场景客户丰富的日志接入需求。 海量日志存储搜索：百亿日志秒级搜索，千亿日志迭代搜索，PB级智能冷存储。 SQL统计和可视化图表：100+SQL函数、多种可视化图表、10多种开箱即用仪表盘。 实时日志告警：自定义
验，包含：组织团队、设计工作负载、大规模运营工作负载和随时间变化改进工作负载的最佳实践。 应用场景 云架构治理体系建设 云平台将虚拟化、数据库与中间件、大数据与AI等技术融合业界最佳实践，以托管云服务的方式提供企业使用。随着业务上云，企业将不受限于自身的技术能力使用先进IT技术，
实施访问控制和权限管理，限制对密钥的访问。 存储密钥： 使用安全的存储设备或者加密存储来保存密钥。 确保只有授权人员可以访问密钥存储。 更新密钥： 定期更新密钥以应对安全漏洞和攻击。 使用安全的方式进行密钥轮换，确保服务的连续性。 备份与恢复： 定期备份密钥，并将备份存储在安全的地方。 确保有可靠的恢复机制，以防止密钥丢失或损坏。
Spark性能优化 概述 Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下，数据处理过程中的数据可以存储在内存中，提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去
数据持久度 数据持久度是指数据不丢失的概率，即存储在预计周期内不出现数据丢失的概率，可以用于度量一个存储系统的可靠性。其只表示数据是否丢失的概率，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
大数据场景资源优化方法： 分布式存储：使用分布式存储系统，如Hadoop HDFS、Apache Cassandra等，将数据分散存储在多个节点上，以提高数据的可靠性和可扩展性。 数据压缩：对于大量的数据，可以采用压缩算法进行压缩，以减少数据的存储空间和传输带宽。 并行计算：使用并行计算框架，如Apache
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