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SEC01-06 识别并验证安全措施 根据团队制定的安全基线以及威胁建模分析的结果，对工作负载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。
RES02-01 识别和备份应用中所有需要备份的关键数据 不同数据的重要性不一样，针对应用系统内的所有数据，需要明确其重要性及对应的RPO/RTO指标要求。比如对于重要数据，通常允许数据丢失的时间会比较少，从而需要更频繁的备份；对于一般的数据，允许数据丢失的时间比较长，可以使用较
借助数据发现和分类工具，自动扫描工作负载以识别数据。自动识别和分类数据可帮助您实施正确的控制措施。 创建并维护数据清单。将分级分类后的数据整理成清单，包括数据的名称、描述、来源、分布情况、数据敏感度、所属分类级别等详细信息。 相关云服务和工具 数据安全中心 DSC：DSC可根据敏感数据发现策略来精准识别数据库中的
比如在慢SQL优化的时候，常用收段是识别频繁访问的字段并且设置索引，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。
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： APM 工具：可用使用云上APM 工具或者开源的APM工具和分析性能数据（指标、日志、调研链）
您及时识别成本趋势，避免异常发生。 相关服务和工具 创建预算提醒，将预算设置为提醒阈值，在预测或实际成本超出预算时，及时获取超预算通知，防止潜在成本超支。 创建成本监控，华为云成本中心的成本监控引入机器学习，对客户历史消费数据进行建模，对于不符合历史数据模型的成本增长，识别为异常
SEC01-05 实施威胁建模分析 威胁建模是一种系统性的方法，用于识别和评估可能对系统或组织造成威胁的潜在威胁源、攻击路径和攻击手段。通过识别威胁理解系统的安全风险，发现系统设计中的安全问题，制定消减措施，降低系统风险，提升系统安全性和韧性。 风险等级 高 关键策略 以下是系统运行期间的威胁模型：
个人数据是指与一个身份已被识别或者身份可被识别的自然人（“数据主体”）相关的任何信息。身份可识别的自然人是指其身份可以通过诸如姓名、身份证号、位置数据等识别码或者通过一个或多个与自然人的身体、生理、精神、经济、文化或者社会身份相关的特定因素来直接或者间接地被识别。 敏感个人数据 高影
关键策略 对于已经配置好的资源，可以通过优化来提高性能。例如，优化操作系统的设置、调整网络带宽、优化数据库查询等。 云服务资源性能优化步骤包括: 识别性能瓶颈: 通过监控和分析云服务资源使用情况，找出性能瓶颈。 优化资源配置: 根据性能瓶颈，调整云服务资源的配置，如 CPU 、内存、网络等。
量瞬间飙升，CPU 使用率瞬间飙高，这类告警无需做出响应，对业务而言，意义就不大了。 遵循可操作性原则能避免很多误报。并且要定期统计和分析告警频率，识别高频告警，解决告警问题，清除明确的告警误报。 设计建议 优化告警阈值：适当提高 内存／CPU／网络 IO 告警阈值。 优化日志级别：优化不合理的日志级别，把部分
使用配置管理工具进行变更：集中管理配置信息，发现和记录配置变化情况，快速识别变更影响范围。 采用自动化变更流程：帮助组织规划和自动化变更流程，如预定义变更模板、审批变更流程、自动化测试和验证等，减少人工错误和延迟。 进行变更评估和风险管理：评估变更影响范围，识别潜在风险和冲突，并采取相应的措施进行风险管理。
多活高可用(MAS) 多活高可用(MAS)的混沌工程（ChaosEngineering）是一种通过主动注入故障识别并修复系统未知隐患的工程实践。MAS-CAST混沌工程服务提供丰富的故障模式库，通过混沌实验编排攻击目标、攻击策略进行故障注入，支持添加背景流量和资源监控，同时在故障
通过测试方案可以复制各种系统负载档位，例如并发用户访问、峰值负载时段或特定场景。 通过测试不同的负载档位，可以识别性能瓶颈并优化部署资源，输出件是可执行性能测试方案。 用户原子行为：识别测试场景，通过识别用户在与服务系统交互时大量执行的步骤和操作，模拟真实的用户行为和系统负载模式。 例如登录、执行
运营团队的任务以及可能面临的挑战。并明确运营目标的关键绩效指标 (KPI)，可能是客户满意度、TTM、平均问题解决时间等等。根据 KPI，识别关键指标和数据源。客户满意度可能是各种指标的组合，例如呼叫等待或响应时间、满意度评分以及提出的问题类型。 父主题： OPS08 度量运营状态和持续改进
AOM服务提供了微服务应用和节点的关键指标监控能力。云容器工作负载关键指标在CSE服务中查看。函数服务关键指标在FunctionGraph控制台中查看。 3、资源监控 资源监控通常用于识别资源瓶颈分析系统性能问题。对应用系统资源进行监控时，需要先定义资源的关键指标以及对应的阈值，以
转发处等）检测、防止或限制网络攻击行为；应采取技术措施对采集的安全日志进行持续监控和分析，实现对网络攻击特别是新型网络攻击行为和异常行为的识别和分析。 风险等级 高 关键策略 在发生安全事件之前，可以考虑构建取证能力来支持安全事件调查工作。记录攻击和异常行为并对其分析：应在关键网
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：
用程序和基础设施的监控告警、日志、故障排除等功能的一套完整的解决方案。性能可观测体系在此基础上突出了性能指标，通过收集和分析性能数据，可以识别系统瓶颈、优化资源分配等，找到性能优化方向。 性能监控对象：服务器、操作系统、数据库、应用程序、网络设备、云服务。 常见性能指标：包括资源
应用的启动时延，实测性能提升达90%+。 观测性能指标 为了更好地支持用户使用函数，FunctionGraph提供了一系列指标供用户参考。一旦函数被调用，您可以在函数的监控页面和日志页面查看相应指标的变化，通过FunctionGraph函数的观测能力来进一步优化函数配置和函数代码。 目前，FunctionGraph提
越可信任。在标签治理过程中，通过可分配成本比例趋势的上升和下降，检查组织内标签的标记覆盖率是在提升还是在下降 识别标签缺失和错误：在确定需要进行标签治理后，需要首先识别所有未打标签的资源和标签key&value错误的资源，然后从费用最高的资源开始逐步治理。建议利用云厂商提供的工具
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