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SEC01 云安全治理策略 企业安全的最终目标不会随着采用云服务而改变，但实现这些目标的方式将会改变。为了安全地操作、管理您的工作负载，您必须对安全性的各个方面进行总体策略上的考虑。企业的管理层和安全团队需要根据企业总体安全战略和业务战略制定云安全战略，并且需要在计划采用云服务时尽早考虑安全性。
问题和检查项 问题 检查项/最佳实践 PERF01 如何确立流程与规范？ 全生命周期性能管理 应用性能编程规范 PERF02 如何进行性能规划？ 定义性能目标 容量规划 PERF03 如何进行性能建模？ 选择合适类型的计算云服务 选择合适规格的虚拟机和容器节点 使用弹性伸缩 选择合适类型的网络云服务
PERF02-01 定义性能目标 风险等级 中 关键策略 建立性能目标是实现工作负载性能效率的重要步骤。性能目标定义了工作负载所需的性能级别，并帮助衡量实现这些目标的有效性。性能目标提供了衡量和比较工作负载效率的基准。此基准可帮助你突出显示改进领域。这些目标还使任务与组织的目标保
设计原则 国际标准化组织（ISO）对计算机系统安全的定义为：确保信息资产（包括硬件、软件、网络、数据等）受到保护，以确保其机密性、完整性和可用性。计算机系统安全的目标是保护信息系统免受未经授权的访问、使用、披露、破坏、修改、中断或不可用的威胁，同时确保信息系统能够持续地提供服务。
设计原则 以下是常用的性能优化指导原则： 中心化原则：识别支配性工作量负载功能，并使其处理过程最小化，把注意力集中在对性能影响最大的部分进行提升。 本地化原则：选择靠近的活动、功能和结果的资源；避免通过间接的方式去达到目的，导致通信量或者处理量大辐增加，性能大辐下降。 共享资源：
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
PERF04-05 应用性能数据采集 风险等级 中 关键策略 应用程序的性能数据（吞吐量、延迟和完成时间），通常需要通过代码采集，例如嵌入代码片段或将工具集成到应用程序代码中。通过应用的性能数据，可以识别性能瓶颈、评估系统行为、识别可用性风险、规划容量等指标。 常用应用性能监控策略有：
基础概念 指标 概念解读 性能 性能是指软件系统或软件对应其及时性要求的符合程度。及时性用响应时间或吞吐量来衡量。 响应性 响应性是系统实现其响应时间或吞吐量目标的能力。 响应时间（RT） 用户感受系统为其服务所耗费的时间。不同业务系统的响应时间期望值不同，如互联网业务多为500ms以下、金融业务1s以下等。
COST06-02 为工作负载选择合适的计费模式 风险等级 中 关键策略 分析工作负载的每个组件。确定组件和资源是长时间运行（应享受承诺折扣，包年包月或购买资源包），还是短时间动态运行（采用 Spot 或按需定价）。使用成本管理工具中的建议对工作负载执行分析，并对这些建议应用业务规则以实现高回报。
SEC04-01 对网络划分区域 网络的分区是将网络划分为多个部分，以隔离不同敏感性要求的网络流量和资源，从而增加网络的安全性。 风险等级 高 关键策略 通过网络分区，可以实现以下目的： 隔离敏感数据：将敏感数据和应用程序隔离在独立的网络分区中，以减少未经授权访问的风险。 可扩展
基础概念 名称 名词解释 确定性运维 确定性运维旨在构建可防、可控、可治的运维管理体系。首先是通过高质量的产品开发，严谨的运维流程和制度来降低故障的概率，要挑战零故障，同时也要有技术手段对可能发生的故障，将间隔、影响范围及故障恢复时间做到可防、可控、可治，要把数字化带来的“不确定性”通过运维变成“确定性”。
人工智能性能优化 1.训练优化模型性能提升实践 参数调优策略：调整模型flash attention、并行切分策略、micro batch size、重计算策略等参数。 尽可能充分利用显存和算力，通过参数调优，初步优化性能。 性能拆解 参数调优后性能仍然与转商目标有较大的差距，需
选择合适的计算资源 评估计算要求涉及评估工作负载的特定计算需求，包括实例类型、可伸缩性和容器化等因素。不同的计算服务具有不同的功能和特征，可能会影响工作负载的性能。选择最佳计算服务以确保工作负载高效运行。请考虑以下策略： 了解实例类型 不同的实例类型针对不同的工作负载进行优化，例
HIVE优化 概述 Hive架构 Hive提供了Hadoop的SQL能力，主要参考标准的SQL，Hive进行了部分的修改，形成了自己的特有的SQL语法HQL（Hive SQL），更加适合于Hadoop的分布式体系，该SQL目前是Hadoop体系的事实标准。 Hive调优 用户输入
SEC06-03 实行代码白盒检视 代码白盒检视是一种软件质量保证方法，通过检视源代码的内部结构、逻辑和实现细节，以确保代码符合最佳实践、编程规范和安全标准。在代码白盒检视中，团队成员会检查代码的质量、安全性、可读性等方面，以发现潜在的问题和改进空间。 风险等级 中 关键策略 制定检视计划：
SEC07-01 识别工作负载内的数据 通过业务流程、数据流动方向、数据分布、数据的所有者等维度，对照合规要求评估数据的敏感度，对数据分级分类。 风险等级 高 关键策略 遵循以下步骤梳理、识别数据： 业务流程分析。 了解业务流程，对照业务流程图，明确在各个环节中产生、处理和存储的数据类型和用途。
PERF01-01 全生命周期性能管理 风险等级 高 关键策略 指定性能目标 从性能角度来看，最好为性能场景定义具体的、量化的、可测量的性能目标。若要设置这些目标，需要充分了解业务要求以及预期将提供的服务质量。 需要与业务利益干系人共同关键功能的体验要求，而不是只关注技术指标。通
RES03-01 集群跨AZ部署 应用内所有组件均采用跨AZ容灾部署，以避免单AZ故障时业务中断。 风险等级 高 关键策略 云服务实例具备跨AZ高可用实例时，优先使用云服务实例自身的跨AZ高可用实例。 云服务实例只支持发放单AZ实例，不支持跨AZ高可用实例时，需要借助其他云服务或应用层实现跨AZ容灾；以ECS为例：
PERF03-05 选择合适类型的存储云服务 风险等级 中 关键策略 在架构设计过程中，根据业务场景、数据特征等因素，选择相应的存储服务。目前可供您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
SEC04-02 控制网络流量的访问 控制网络流量以确保网络分区之间的流量是可预期的、允许的。依据零信任原则，需在网络级别验证所有的流量出入。确保网络设备的业务能力、网络每个部分的带宽满足业务高峰期的需要。 风险等级 高 关键策略 在设计网络拓扑时，仔细检查每个组件的连接要求，例
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