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的过程，确定模块功能是否满足设计的需求。当产品系统的功能发生故障时，对外的呈现即为功能输出和预期不一致。在产品上线之前，通过功能相应接口，开发者和测试人员需要多次检测以保证模块功能的正确性。功能检测可以使用传统日志跟踪技术、调用链技术来进行检测，如华为云APM。 业务检测：模拟用
中涉及的安全措施进行验证，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
进措施。 定期检视和更新：定期检视复盘结果和改进措施的执行情况，并根据需要进行更新和调整。持续改进是一个持久的过程。 文档和分享：将复盘的结果和改进措施进行文档化，并与团队内部分享。这有助于确保所有人都能从中学习，并避免类似的错误再次发生。 培训和意识提升：通过培训和意识提升活动
单节点存储带宽），（网络带宽需求 / 单节点网络基准带宽）） 磁盘容量维度所需最小节点数 = max（总磁盘容量需求 / 单节点磁盘容量上限） 详细规格选择参考官方文档。 父主题： 选择合适的应用中间件云服务资源
Spark的特点如下： 通过分布式内存计算和DAG（无回路有向图）执行引擎提升数据处理能力，比MapReduce性能高10倍到100倍。 提供多种语言开发接口（Scala/Java/Python），并且提供几十种高度抽象算子，可以很方便构建分布式的数据处理应用。 结合SQL、Streamin
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。 自动化资产盘点：使用安全云服务或工具来自动发现和记录云上资源，包括主机、存储、
RabbitMQ：兼容开源RabbitMQ，支持广播、事务消息、消息路由、死信队列、优先级队列等，适用于秒杀、流控、系统解耦等场景。 详细版本对比可参考官方文档。 相关云服务和工具： 分布式消息服务Kafka版 分布式消息服务RocketMQ版 分布式消息服务RabbitMQ版 父主题： 选择合适的应用中间件云服务资源
度层面的容量状态进行解耦，详情请参见使用HPA+CA实现工作负载和节点联动弹性伸缩。 工作负载弹性组件介绍 类型 组件名称 组件介绍 参考文档 HPA Kubernetes Metrics Server Kubernetes内置组件，实现Pod水平自动伸缩的功能，即Horizontal
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： 可用性目标定义
的指标是读取和写入的性能，还包括块大小合理设置等。 其中MapReduce/Spark/HDFS组件有自己独立的调优手册及文档，请参考对应组件的调优。本文档重点讨论上述的1，2，3部分的性能调优的内容，并结合MapReduce/Spark的进行调优说明。 批处理业务 批处理主要特
长，计算资源浪费；某互联网客户推荐业务，存储容量缓慢线性增加，计算突发需求大，峰值计算资源消耗是低谷时几十倍，无法弹性使用计算资源。使用对象存储代替HDFS/本地盘，计算存储分离，多种计算组件独立部署，计算和存储各自按需使用，避免绑定性浪费，结构化降本30%。 父主题： COST08
Lite场景下使用ranktable路由规划完成Pytorch NPU分布式训练任务，训练任务默认使用Volcano job形式下发到Lite资源池集群。详细步骤可参考最佳实践文档。 训练显存优化实践 pytorch的内存池基本管理策略 pytorch的内存池以block为粒度来进行管理，block池分为小内存池与大
应用可以自动故障切换和恢复业务。 相关云服务和工具 弹性云服务器 ECS 裸金属服务器 BMS 弹性负载均衡 ELB 云容器引擎 CCE 文档数据库服务 DDS 分布式缓存服务 DCS MapReduce服务 MRS 父主题： RES01 冗余
rds010_disk_usage 磁盘已使用百分比 该指标用于统计测量对象的节点数据磁盘使用率，该值为实时值。 更多指标与其他数据库指标信息可参考官方文档。 父主题： 云服务性能优化介绍
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