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关联源代码版本和部署的应用版本，使用代码质量最佳实践 风险等级 高 关键策略 在代码开发阶段，需要开展代码协作设计和管理。使用现代化的代码仓管理代码，确保代码合并后，代码将保持一致，并且不会丢失任何更改。通过正确的版本控制，同时，现代化的代码仓可以方便设置代码版本，关联源代码版本和部署的应用版
且是适当、必要的。尽可能对个人数据进行匿名或化名，降低对数据主体的风险。 准确性：个人数据应当是准确的，并在必要的情况下及时更新。根据数据处理的目的，采取合理的措施确保及时删除或修正不准确的个人数据。 存储期限最小化：存储个人数据不超过实现数据处理目的所必要的期限。 完整性与保
OPS02 通过CI/CD实现高效的频繁可逆的小规模变更 OPS02-01 进行需求管理和迭代开发 OPS02-02 关联源代码版本和部署的应用版本，使用代码质量最佳实践 父主题： 卓越运营支柱
富并且可弹性扩展的块存储服务，可满足不同场景的业务需求。云硬盘就类似PC中的硬盘。 存储数据的逻辑 存放的是文件，会以文件和文件夹的层次结构来整理和呈现数据。 存放的是对象，可以直接存放文件，文件会自动产生对应的系统元数据，用户也可以自定义文件的元数据。 存放的是二进制数据，无法
OPS01 建立持续改进的团队文化和标准化的运维体系 OPS01-01 建立持续学习和改进的文化 OPS01-02 规划标准化的运维组织 OPS01-03 规划标准化的运维流程和运维工具 父主题： 卓越运营支柱
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，可以使用较低的备份频率；对于一些不重要的数据，其
函数Pod中分配的CPU资源与内存规格成正比，所以更大的内存规格可以获得更高的CPU资源从而提升执行性能。如果业务场景为CPU密集型或者需要大量使用内存的，建议配置更大的内存规格来获取更低的执行时延，可以通过配置不同大小内存进行性能测试，观察时延监控结合业务实际预算选择合适的内存规格。
Management，简称APM）帮助运维人员快速发现应用的性能瓶颈，以及故障根源的快速定位，为用户体验保驾护航。 您无需修改代码，只需为应用安装一个APM Agent，就能够对该应用进行全方位监控，帮助您快速定位出错接口和慢接口、重现调用参数、发现系统瓶颈，从而大幅提升线上问题诊断的效率。目前支持JAVA、Python、Node
关键策略 不同的业务系统重要性不一样，针对应用系统内的各种业务，需要明确其重要性及对应的RPO/RTO指标要求。比如对于核心业务，通常需要保障业务的连续性，允许业务中断的时间会比较少，从而需要保障故障场景下的业务快速恢复，可采用双活/多活容灾；对于重要业务，允许一定的业务中断时间，
RES12-05 应急恢复回溯 在业务进行应急恢复处理后，需要对事件进行回溯并进行优化，以避免故障的再次发生。 风险等级 高 关键策略 对问题进行定位和修复，优化产品能力，减少同类事件的发生。 针对应急恢复过程进行总结，优化恢复过程。 父主题： RES12 应急恢复处理
业务本身也没有改造的计划，建议按照原来IDC的部署模式，采用ECS或者BMS的形式进行应用部署，以满足应用和业务本身的性能诉求。 如果借助上云的机会业务侧也会做容器化和微服务的改造，上云时选择容器化（CCE/CCI）进行部署。 如果本身业务已经是微服务化的形式，建议上云时考虑容器服务（CCE/CCI）进行部署。
确保只有必要的人员或组件可以访问特定的网络资源。 风险等级 高 关键策略 通过配置安全组和网络访问控制列表（ACL），控制进出云资源的网络流量，确保只有授权的流量能够访问特定的服务和端口。根据业务实际情况优化每个网络区域的ACL，并保证访问控制规则数量最小化。 避免暴露多余的公网IP，同时不应对外开
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。
够的时间和重视。 同时从可维护性来看，较之于一次性颠覆性的大范围应用/软件更新，小步快跑，持续迭代地进行云上软件的更新更有利于运维，因为一则小范围的云上软件更新和部署更不容易引起大范围事故，其次，不停地迭代更新也有效地保证了开发，运维团队成员能够时刻处于练兵状态，不至于对运维的流
PERF03-07 选择合适的Kafka 风险等级 中 关键策略 根据生产流量、消费流量、老化时间、副本数等指标，计算业务所需的规格，选择合适的Kafka规格。 规格测算： 性能容量维度所需最小节点数 = max（（存储带宽需求 / 单节点存储带宽），（网络带宽需求 / 单节点网络基准带宽））
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，以便快速有效的发现业务表现和系统状态，以便在异常状态下尽早干预恢复，或定位改进系统缺陷。 关键指标需要与系统内工作负载的关键性能指标相关，并能确定为系统性能下降的早期警告信号，如系统处理的API数量及成
PERF03-09 选择合适的RabbitMQ 风险等级 中 关键策略 版本选择：RabbitMQ服务版本随时间更迭，选择版本时需注意查看不同版本状态与区分，详情可参考官方公告。 规格选择：RabbitMQ服务提供了不同规格实例可供选择，建议按照业务需求对比，选择合适的规格型号，具体实例规格请参考官方文档。
OPS03-02 使用多个环境进行集成测试，构建和生产环境相同的预生产环境 风险等级 高 关键策略 开发者测试虽然成本低，但是缺乏对生产环境配置以及不同服务和应用之间实际交互的验证。为此，您的组织可以在云上提供多个环境，典型的环境包含测试环境，预生产环境和生产环境。在生产环境部署之前
主流开源社区数据库之一，对MySQL有较好的兼容性；RDS for MariaDB适用于各种规模的应用程序。 关系型数据库的选择建议： 场景一：基于兼容性原则 考虑平滑上云，上云前系统中数据库的选型已经过业务实践的检验，建议选取生态相同的关系型数据库服务进行平替，避免出现数据库层
关键策略 基于业务的部署架构，一般可以从最底层的硬件基础设施到最上层的应用分成5层资源，云上服务可以只需要关注虚拟网络、实例、应用三层。结合每一层资源的特征指标进行分层建模，分别设置不同梯度的性能看护指标。通常按照指标劣化程度可以设计成一般、紧急、重要三个梯度，对应每个梯度的指标配套对应
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