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节点（减少宕机影响）； 详见“调度策略（亲和与反亲和）”。 过载控制 CCE集群支持过载控制，在开启过载控制后，可根据控制节点的资源压力，动态调整请求并发量，维护控制节点和集群的可靠性。详见“集群过载控制”。 弹性伸缩 CCE支持工作负载弹性伸缩与节点弹性伸缩： 工作负载弹性伸缩
测试，观察时延监控结合业务实际预算选择合适的内存规格。 同时如果同一个函数在不同场景下对内存和CPU资源的要求不一样，可以使用动态内存能力，参考配置动态内存。 最大实例数 如果函数执行并发量较大，那么默认的最大实例数可能不足以支撑业务调用，如果超出最大实例数对应的处理能力，可能造
或存储过程中没有被篡改或损坏。 可用性 确保系统和数据在需要时可用，防止因攻击、故障或其他原因导致系统不可用。从安全的角度，可用性可通过负载均衡、弹性计算、事件监控和告警、防暴力攻击如DDoS防护等手段来实现。 可审计 系统或数据处理过程能够被有效地监视、记录和审计的能力。可审计
在性能压测过程中，需要模拟或者还原现实业务场景进行测试，这就必须借助特定测试工具达到相应的要求。不同类别的性能压测工具适用场景与测试能力各不相同，有的基于静态与动态资源测试能力，有的具备加压与负载测试能力，有的针对端到端业务请求与响应具备计时与计量能力，有的针对平台网站具有Web应用、移动应用和API
到了用户、设备和资源上。所有的资源（如人/物/终端/应用/网络/数据/供应链）都需要进行持续身份验证和信任评估，从全局视角执行动态安全策略。零信任通过动态、持续性的实体风险评估，缩小受攻击面，保证系统安全。 纵深防御原则（Defense In Depth） 多点、多重的安全防护机制来分层保护组织的网络、资产和资源。
持续监控资源的闲置情况（如ELB无流量，EVS盘无挂载，EIP没有绑定到虚机），释放资源，或者监控资源使用只是在某个固定的时间(如每天的十二点，每个周末），可以使用自动化的方式定期申请资源，使用后释放 相关服务和工具 华为云优化顾问，提供成本维度的巡检，识别ECS、EIP、EVS、ELB等闲置资源。
发送的告警通知，及时了解数据库的安全风险。 使用云堡垒机服务CBH识别并拦截数据库高危命令。CBH提供数据库控制策略功能，用户可设置预置命令执行策略，动态识别并拦截高危命令（包括删库、修改关键信息、查看敏感信息等），中断数据库运维会话。同时自动生成数据库授权工单，发送给管理员进行二次审批授权。
创建执行定义的测试方案的测试脚本。 测试脚本通常包含一系列操作、HTTP 请求或与服务系统相关的 API 或用户界面的交互。 使用性能测试工具编写脚本，考虑参数化、动态数据处理等因素。 调试脚本，例如脚本错误、缺少或不正确的操作或与数据相关的问题，测试脚本的准确对于帮助确保准确可靠的性能测试执行至关重要。
周期末尾的项目/业务则需要考虑逐步释放不再需要的资源。 企业制定预算时，应该伴随项目生命周期的有效跟踪，建立定期审查机制，同时根据业务情况动态调整，不断改进预算规划来更好控制成本，以确保其符合企业的实际情况。 企业应该建立紧急响应和应对计划，设计应对成本超支情况的紧急响应计划。包
维度设计演练场景，先测试、后攻防、再突袭逐步递进式的开展演练。通过持续演练，对架构高可用、监控、PRR 等能力做“在线验证”，实现持续性的动态风险治理。混沌演练和高可用设计共同成为系统稳定性的“双引擎”。 系统风险消减、业务快速恢复：分析系统潜在风险（故障场景），制定应急预案，验
在风险、传承运维经验。 韧性中心优化 全生命周期风险管理：覆盖部署态和运行态两部分的风险治理，贯穿应用和资源全生命周期，将华为云多年沉淀的动态清零风险管理经验使能用户。 使能主动运维：通过性能压测、应急演练/混沌工程、韧性评估等主动运维手段提升客户关键业务的质量和韧性。 丰富的故
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。
选择合适网络服务资源 选择合适的网络服务资源是一个复杂的过程，需要考虑许多因素。以下提供了一些主要因素： 评估合适网络云服务，主要考虑如下性能指标： 网络流量：评估工作负载的预期网络流量，了解数据传输需求和网络请求的频率。 带宽要求：确定工作负载的带宽要求，考虑通过网络传输和接收的数据量。
RES10-03 采用Grid架构 采用Grid架构，可将应用系统内的工作负载的故障影响限制在有限Grid业务单元中。 风险等级 高 关键策略 应用系统采用多个功能相同的Grid业务单元，每个Grid业务单元具备完整业务功能，处理整个业务负载中的一个子集，不涉及与其他Grid业务
Kafka性能优化 Kafka性能优化 优化客户端配置 生产者配置建议 可参考配置建议。 消费者配置建议 参数 推荐值 说明 max.poll.records 500 消费者一次能消费到的最大消息数量，默认为500，如果每条消息处理时间较长，建议调小该值，确保在max.poll.interval
OPS04-02 采用持续部署模型 当部署出问题时，通过使用持续部署模型来实现尽早发现问题，减少对最终用户的影响。 金丝雀部署是持续部署的常见模型，通过一小群内部或外部用户首先部署新功能，当新版本没有问题后，陆续部署到更大的组，直到所有用户群体都运行新版本。 另一种常见的部署模型
前发现系统的问题，例如性能，容量瓶颈，提前解决问题。更进一步地，您可以通过联动可观测性带来的告警和上文中的自动化流程，通过主动式响应，包括动态缩扩容，流控，主动切流，节点的迁移等，消灭问题于无形之间。 父主题： 卓越运营支柱
PERF05-01 设计优化 风险等级 中 关键策略 快速通道模式 通过减少支配性工作量负载的处理量，只剩下必要的部分，来改进响应的时间。一个软件可以有多项功能，只有几个是被经常使用的，经常使用的功能构成支配性工作量负载。快速通道模式减少这些功能的处理量，或简化其处理过程。快速通
Flink性能优化 概述 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pi
RES13-01 采用自动弹性扩缩容 当系统突发流量时，通过自动弹性扩容，可减少业务中断影响。 风险等级 高 关键策略 弹性扩缩容需要通过业务处理逻辑与数据分离、状态外置等技术手段支撑系统处理能力的快速增加或减少。 系统扩容和缩容的处理方式有两种，一种是改变单机的处理能力，包括C
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