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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。
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
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 提供按需扩展的高性能文件存储，可为云上多个云服务器提供共享访问。弹性文件服务就类似Windows或Linux中的远程目录。 提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力，可供用户存储任意类型和大小的数据。
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。
应用层进行重试，以应对暂时性故障，如网络拥塞；应用故障重试处理可参考“故障重试”。 应用层进行过载保护，保障优先业务的运行。 OBS对象上传/下载失败 检测：对象上传/下载失败。 恢复： 应用层进行重试，以应对暂时性故障，如网络拥塞；应用故障重试处理可参考“故障重试”。 当OBS桶由于过载导致网络限制时，可参考“OBS桶流量过载”的处理。
主动通知数据主体是指数据控制者主动向数据主体（个人）提供信息，告知其数据处理活动的相关信息，例如数据收集的目的、数据处理的方式、数据使用的范围、数据存储的期限等。这种通知通常以隐私政策、用户协议、提示信息等形式呈现。 风险等级 中 关键策略 主动通知数据主体的重要性在于： 透明度和可控性：通过主动通知，数据主体可
选择合适的存储云服务 了解数据特征（如可共享、大小、访问模式、延迟、吞吐量和数据持久性），以便为您的工作负载选择合适的专用数据存储。 PERF03-05 选择合适类型的存储云服务 父主题： PERF03 性能建模
入e-mail地址的时候，校验e-mail地址格式的合法性等。 针对用户的注册信息，必须为用户提供修改其注册信息的途径。 用户修改隐私偏好的设置和选项要便于用户发现和使用。 对于收集、处理、存储个人数据的系统，应提供数据主体限制其个人数据处理机制。 对于收集、处理、存储个人数据的
当磁盘使用率高时，可根据业务情况，修改实例存储空间支持更大存储空间。 当带宽使用率高时，可根据业务情况，变更规格以支持更大带宽。 应用层进行过载保护，保障优先业务的运行。 生产消息失败 检测：生产消息失败 恢复： 应用层进行重试，以应对暂时性故障；应用故障重试处理可参考“故障重试”。 当多次重试后仍无法写入成功，
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
/内存/磁盘容量/磁盘IOPS/数据库连接数使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更规格以扩展资源。 开启存储空间自动扩容，以便在磁盘容量不足时自动扩容。 应用层进行过载保护，保障优先业务的运行。 连接后端RDS失败 检测：连接失败。 恢复： 应用层进行重试，以应对暂时性故障，如RDS实例正在进行主备切换时；应用故障重试处理可参考“故障重试”。
自动化变更 自动化变更是指自动化提供并管理应用程序的环境（计算、存储、网络、中间件服务等）、安装、配置，实现Infrastructure as a Code；以解决手工部署中易于出错、依赖个人能力，手工配置中变更无法跟踪、难以回滚等难题。 风险等级 高 关键策略 使用配置管理工具
多个版本的对象，以便方便地检索和还原各个版本，在意外操作或应用程序故障时快速恢复数据。 跨AZ容灾 在创建桶时，数据冗余存储策略可选择多AZ存储，数据将冗余存储至多个AZ中，可靠性更高。 跨Region容灾 OBS支持跨区域复制，能够为用户提供跨区域数据容灾的能力，满足用户数据复制到异地进行备份的需求。
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。Spark提供一站式
如某导购网站日志分析业务，存储经常扩容，计算需求没有明显增长，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%。
数据验证无误后即可将数据迁回云数据库RDS主实例，完成数据回溯。 详见“备份原理及方案”。 存储自动扩容 RDS支持存储空间自动扩容，在实例存储空间达到阈值时，会触发自动扩容。详见“存储空间自动扩容”。 跨AZ容灾 RDS支持跨AZ高可用。当用户购买实例的时候，选择主备实例类型，
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
影响隐私风险级别的因素包括：个人数据级别（高、中、低）、是否能直接或间接的识别到数据主体、数据数量、数据属性（如疾病史比电话号码更敏感）、存储区域是否有其他数据可关联、个人数据收集/存储/处理/披露的目的（如统计分析、研究、税收管理、法律要求）、所属角色（控制者/处理者/设备供应者）等。 严格保护敏感
GaussDB(for MySQL)服务还支持异构容灾实例(MySQL节点)，支持在极端场景，如社区未知bug、用户误操作、AZ级故障导致服务无法正常提供服务等场景，可以快速将服务切换到异构容灾实例继续提供服务。详见“异构容灾实例”。 数据备份和恢复 GaussDB(for MySQ
功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务（如大型数据库、大数据分析、大规模文件存储、编译构建等场景）可能会比较消耗存储的带宽。 根据业
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