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指标观测方法 性能衡量指标包括吞吐量、资源利用率、伸缩性。 吞吐量：在相同资源环境下，执行相同计算任务，查看任务的完成速度 资源利用率：执行计算任务，查看在不同负载情况下，cpu、内存、网络的使用率。 伸缩性： − 横向扩容带来的性能提升曲线：增加资源，执行相同计算任务，查看性能提升比率。
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pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。
可使用用户ID作为分区键；而对于资源为对象的系统，则可以使用资源ID作为分区键。 所确定的分区键，必须在所有API或命令中都能直接包含或可通过其他参数间接转换得到，以便能使用该分区键进行分区处理。 按分区键进行分区处理时，需要确保对应分区能独立处理业务，尽可能避免或减少与其他分区的交互。
SEC09-04 安全态势感知 跟踪并监控对网络资源和关键数据的所有访问：通过系统的活动记录机制和用户活动跟踪功能可有效降低恶意活动对于数据的威胁程度。当系统出现错误或安全事件时，通过执行彻底地跟踪、告警和分析，可以较快地确定导致威胁的原因。 风险等级 中 关键策略 采集各类安全
单机和主备扩容只能实现内存、带宽的扩容，无法实现计算性能扩容。 生产实例需要选择主备或者集群实例，不能选用单机实例 强制 - 主备实例，不建议使用过大的规格。 建议 Redis在执行RewriteAOF和BGSAVE的时候，会fork一个进程，过大的内存会导致卡顿 具备降级或容灾措施 缓存访问失败时，具备降级
避免暴露不必要的网络地址 不同流量模型业务的网络共享带宽隔离 预留IP资源以便扩展和高可用 RES06您如何进行故障检测处理？ 故障模式分析 面向所有故障进行检测 支持亚健康检测 RES07 您如何监控应用系统资源？ 定义关键指标与阈值并监控 日志统计监控 监控到异常后发送消息通知 监控数据存储和分析
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持一致，并增强业务成果。此外，性能目标还提供资源分配方面的指导，帮助确保工作负载能够适应不同的需求，同时保持最佳性能。 尽早设计性能目标 性能目标是定义性能的指标，清晰明确的性能目标是关
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
一站式日志加工：200＋函数、一站式日志规整、富化、脱敏、过滤、分裂加工平台。 日志数据服务间集成：日志转储OBS/DWS/DIS/DLI/DMS，助力用户快速构建水平解决方案。 父主题： 卓越运营云服务介绍
通过索引来缩短访问时延。 处理有效负载 识别出必须要处理的数据，排除对其他数据的重复处理。在一项处理数据的操作中，并非所有的处理数据都是必须处理的，可以通过分析，识别出必须处理的数据。可以有多种方式，来减轻负载的方法，如增量处理、变化通知等。 增量处理 变化通知 有效减负的反模式
N，并且要在CN运行不能下推的部分语句，会导致CN成为性能瓶颈（带宽、存储、计算等）。在进行性能调优的时候，应尽量避免只能选择第3种策略的查询语句。 执行语句不能下推是因为语句中含有不支持下推的函数或者不支持下推的语法。一般都可以通过等价改写规避执行计划不能下推的问题。 语句下推
合规中心：为您提供全方位的合规遵从性指导和资源 云审计服务 CTS：提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景 配置审计 Config：为用户提供全局资源配置的检索，配置历史追溯，以及基于资源配置的持续的审计评估能力，确保云上资源配置变更符合客户预期。
的进行调优说明。 批处理业务 批处理主要特点是耗时时间长，消耗的资源比较多，主要的调优和设计推荐如下： 尽量使用ORC File， 配上合适的压缩算法， 主要可选的压缩算法为Zlib和Snappy。其中Zlib压缩比高，但压缩解压时间比Snappy长，消耗资源比如Snappy多。
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.ms时间内能完成这一批消息的处理。 max.poll.interval.ms 300000 两次消费拉取请求允许的最大时间
极应对系统中隐藏的问题或者将问题推给了其他组织，部门。最终，这种文化上的高压导致整个组织和运维流程的僵化，以及系统不能持续迭代更新之后的代码、架构腐化，最终导致无法运维的系统。 故而，文化上，惩前毖后，应重在总结经验，明确改进责任主体组织，不责怪个人。 在总结经验上，应该将相关经
测试和分析负载场景、资源需求、性能目标达成一致。使用监控工具来分析历史趋势，并识别支配性占比的数据流和代码实现路径。本原则强调采取措施使性能指标可测试，可以利用商用工具测试质量指标，也可以在设计时考虑相关性能指标的可测试性措施。需要测试的数据包括响应时间，处理容量，也包括功能/模块被执行频度等指标。
基于实际消耗进行分配。比如客户1月份购买了一个包年资源，365元，按照实际支出这笔成本分配在1月份；如果按照实际消耗，那么就会在整个订购周期进行分配，每天分配1元。这种成本分配机制，更体现了成本责任制。 公共成本也应该在组织内进行分摊。比如企业内的共享资源、平台服务、支持计划、未及时标记的成本
erless迈进的过程中，您不只是提升了资源利用率，同时也可以是提升了业务开发，部署的速度，从而提升了业务对市场的响应时间，以及人员的效率。这部分也应该列入量化的内容。 最后，优化的目标是使企业或者组织每一块钱的花费都能产生最大的效益。不能只专注于降低成本而忽略业务价值。设定一个
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，数据主体可以了解数据处理者如何处理其个人数
数据使用、留存和处置的合规性是指数据处理者在处理个人数据的过程中，包括数据的使用、保留和销毁阶段，需遵守相关的法律法规和隐私保护准则，确保数据处理活动符合法律规定并尊重数据主体的权利。 风险等级 高 关键策略 使用个人数据前必须获取数据主体授权，使用范围及方法不能超出收集目的。 系统应将隐私保护的功能默认设置成保护状态。
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