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应用监控 应用监控基于应用资源管理对资源实行从应用、业务组件、到环境的分层监控，每一层对应的观测指标均不同。在应用层，主要监控业务层、应用层、中间件层以及基础设施层告警信息，同时通过绑定当前应用的仪表盘，以图表的形式展示指标源、日志源以及系统图表信息。主要关注：WAITING 状态线程数、TIMED_WAITING
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。
OPS06-05 实施依赖项遥测 风险等级 高 关键策略 依赖项遥测可以监控工作负载所依赖的外部服务和组件的运行状况及性能。提供有关与 DNS、数据库或第三方 API 等依赖项相关的可访问性、超时及其他关键事件的高价值指标采集。当对应用程序进行检测，以发布有关这些依赖项的指标、日志和跟踪
过负荷控制、故障自愈或迁移等可靠性关键事件也是服务健壮性的表征，如有异常需要预先干预。关键事件监控可以使用CTS服务，或自行搭建。 CES服务支持ECS、EVS、OBS、VPC、ELB、AS等IaaS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
识别应用系统中的所有数据。数据可以存储在多种资源中，如ECS/BMS中的卷、RDS/DDS等数据库、SFS文件系统、OBS对象存储等。 根据重要性对数据进行分类。应用系统内的不同数据具有不同的重要程度，对备份的要求也不同；如对一些重要数据，RPO要求接近0，需要实时备份；而对另外一些数据，重要性不高，可以
SEC01-03 梳理资产清单 梳理工作负载涉及的服务器、IP地址、域名、数据库、证书等全量云资源的资产清单，给资源打上标签，从而在出现安全事件时，能快速定位到有安全风险的资源。 风险等级 高 关键策略 设计态与运行态一致性：对照设计态的架构图、架构文档实施云服务资源。工作负载运行时的架构始终保持与设计态一致。
攻击战法分析： 0day攻击、后门利用、VPN漏洞、邮件钓鱼、社工。随着攻击强度的提升、攻击资源的投入，0day攻击的占比增加、社工手段的多样性增加，大部分攻击都是内网渗透、正面入侵很少。整体攻击战法更贴近于真实的网络入侵，符合“以攻促防”的目标。 防守要点变化： 从单点防护开始转变为多
存的粒度，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
分布情况、数据敏感度、所属分类级别等详细信息。 相关云服务和工具 数据安全中心 DSC：DSC可根据敏感数据发现策略来精准识别数据库中的敏感数据，并支持从海量数据中自动发现并分析敏感数据使用情况，基于数据识别引擎，对结构化数据和非结构化数据进行扫描、分类、分级，解决数据“盲点”。
信息管理类应用典型架构为前端无状态应用层+后端数据库，其中前端无状态应用可采用ECS或CCE（以CCE为例），通过ELB负载均衡；后端数据库基于不同业务类型可采用不同数据库，通常采用GaussDB提供更高性能与可靠性；基于业务需要，通常还会使用DCS、Kafka等中间件及DDS文档数据库；为满足对应的可用性目标，建议方案如下：
负载均衡，如ECS实例，用户可以通过构建ELB+多ECS实例，来实现无状态业务在多实例之间的负载均衡和自动切换，或从应用层实现两个ECS实例的主备等。 硬件依赖实例从应用层实现高可用：当ECS使用本地硬盘、直通FPGA、直通IB网卡等物理服务器强相关的硬件资源时，当硬件故障时会导
备份数据进行恢复处理。 华为云云服务提供了手工恢复功能，用户可定期执行恢复操作，以进行恢复测试。 相关云服务和工具 云备份 CBR 云数据库 RDS 分布式缓存服务 DCS 父主题： RES02 备份
指标是对时间周期内的测量数据的数值表示。可观测性指标是围绕发现率、定级准确率、定界时长、覆盖率、有效率、 一致率打造可观测能力，将可观测设计规范统一发布，统一设计要求与运维管理要求。 设计建议 整体技术方案会变成标准并进行发布，各个业务系统架构师在设计时遵循这套标准，这样可以保证能力能够从设计态开始，包括运行态、高可用架构等场景中得到应用。
数据量少，但小文件数量多：减少数据分片，在reduce算子后执行coalesce算子，以减少task数量，减少cpu负载。 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
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
服务系统交互时大量执行的步骤和操作，模拟真实的用户行为和系统负载模式。 例如登录、执行搜索、批操场景、导入导出、提交表单或访问特定功能等活动。 将每个方案分解为表示用户与服务系统交互的特定场景步骤和操作。 可以包括页面、执行事务或与系统负载的各种混合场景。 确定数据模型： 确定运行测试方案所需的测试背景数据。
发现和恢复故障。 风险等级 高 关键策略 所有故障都必须有检测。 支持按不同维度进行故障检测，如Region、AZ、服务、方法、实例或容器ID等，检测维度与故障恢复方式对齐。 检测到故障后需及时告警或自动恢复。 针对具体故障进行检测时，根据检测的类型通常可以分为资源检测、功能检测和业务检测。
选择合适的消息队列 选择合适规格的Kafka 选择合适规格的RocketMQ 选择合适规格的RabbitMQ 选择合适的关系型数据库 选择合适的非关系型数据库 PERF04 如何进行性能分析？ 定义性能验收标准 选择合适的测试方式 性能测试步骤 资源性能数据采集 应用性能数据采集 建立性能可观测性体系
的解决方案架构师在与客户进行沟通时，客户通常会提出以下疑问： 是否有一个全局性的视图可以表达构建安全工作负载的整体情况？ 在多账号环境以及单账号环境中应该使用哪些云服务？ 如何从全局到局部、自顶向下及从不同视角考虑工作负载的安全？ 基于以上诉求，我们构建了安全参考架构。安全参考架
VPC内访问控制使用网络ACL+安全组 使用漏洞扫描服务定时扫描云上各资源漏洞 数据安全 数据安全中心实现数据全生命周期安全 存储默认启数据加密 关键数据库部署数据库安全服务 使用云备份归档服务防关键数据丢失 安全运营 使用安全云脑鸟瞰整个云上安全 使用云日志、云审计、配置审计、云监控等服务管理云上资源
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