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可靠性功能 数据持久性 OBS通过存储介质的慢盘/坏道检测、AZ内设备和数据冗余、AZ之间数据容灾、跨区域复制等技术方案，提供针对介质、服务器、机柜、数据中心和区域的多级可靠性保障。其数据持久性高达99.9999999999%（12个9），可用性高达99.995%，远高于传统架构。详见“OBS的持久性和可用性如何
可靠性功能 数据备份和恢复 使用CBR云备份服务可对BMS的所有云硬盘（系统盘和数据盘）进行备份，支持基于多云硬盘一致性快照技术的备份服务，并支持利用备份数据恢复裸金属服务器数据，最大限度保障用户数据的安全性和正确性，确保业务安全。详见“备份裸金属服务器”。 集群HA 配合共享云
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
OPS07-02 创建监控看板 风险等级 高 关键策略 监控看板为您提供自定义查看监控数据的功能，将您关注的核心服务监控指标集中呈现在一张监控看板里，为您定制一个立体化的监控平台。同时监控看板还支持在一个监控项内对不同服务、不同维度的数据进行对比查看，实现不同云服务间性能数据对比查看。
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
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
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
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
可靠性功能 集群HA Kafka实例通过副本冗余方式实现实例容灾，当检测到leader副本故障后，快速完成副本选主，保障Kafka实例持续提供服务。 RabbitMQ集群提供镜像队列，通过镜像在其他节点同步数据。单节点宕机时，仍可通过唯一的访问地址对外提供服务。 RocketMQ
可靠性功能 集群HA CCE集群支持3个Master节点高可用部署，确保集群的可靠性。 数据备份和恢复 为满足数据持久化的需求，CCE支持将云硬盘（EVS）创建的存储卷挂载到容器的某一路径下；CCE通过云硬盘EVS服务提供针对云硬盘的快照功能，当数据丢失时，可通过快照将数据完整的恢复到快照时间点。详见“快照与备份”。
RTO与RPO 灾难场景通常采用RTO和RPO目标定义： 恢复时间目标RTO：指灾难发生后应用不可用的最长时间。RTO决定了应用容灾整体架构，是采用数据备份，还是冷备、温备、热备。 恢复点目标RPO：指灾难发生后应用数据丢失的最大时间。RPO决定了数据备份频率或复制方式，是在线备
RES01-02 应用组件多位置部署 应用组件需要部署在多个数据中心，以避免单个数据中心故障而导致业务中断。 风险等级 高 关键策略 可根据不同需求，将应用的数据和资源部署在多个位置： 应用多AZ部署：应用应尽可能部署在多个可用区，避免由于单个可用区故障而导致所有业务中断。 应用
SEC09-01 实施标准化管理日志 对身份防线、网络防线、应用防线、主机防线、数据防线和运维防线等日志实施标准化管理，以监测系统和用户活动，实现日志的统一管理，并确保透明可追溯。 风险等级 高 关键策略 跟踪并监测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
OPS07-04 支持故障恢复流程 风险等级 高 关键策略 当现网发生故障时，既要快速恢复业务，又要降低影响，首先需要围绕故障全生命周期采取一系列控制流程，包含故障预防、故障发现、故障定位、故障恢复、故障复盘及持续改进（含故障演练），基于故障模式库，面向全流程、构建恢复能力、保证
SEC05-03 减少资源的攻击面 通过加固操作系统、减少未使用的组件和外部服务，以及使用工具加强云安全，减少资源的攻击面。 风险等级 高 关键策略 强化操作系统和减少组件：通过减少未使用的组件、库和外部服务，可以缩小系统在意外访问下的危险。这包括操作系统程序包、应用程序以及代码中的外部软件模块。
RES03-04 支持容灾管理 提供容灾管理功能，实现容灾状态及RPO监控，及异常场景下的业务切换。 风险等级 高 关键策略 实时监控容灾状态，了解容灾运行状态。 支持应用级数据校验，比较AZ间数据同步差异，监控及PO指标。 典型确定性故障场景下自动容灾或切换，无需人工接入，业务不受影响，满足RPO/RTO指标。
RES04-04 定期进行容灾演练，以检查恢复能否满足容灾目标 通过定期的容灾演练，可以验证灾备系统是否可用，且数据丢失时间以及恢复时间符合数据的RPO与RTO指标要求。 风险等级 高 关键策略 每年至少进行一次容灾演练；通过演练可提升操作人员的熟练程度。 演练期间需要对恢复过程
PERF06-02 性能劣化自动定界定位 风险等级 中 关键策略 通过建立的分层性能模型，判断系统是否会出现性能劣化的情况。当出现劣化事件时，需要通过自动化手段快速定位定界发现根因。可以通过应用模型建设三维的拓扑，把架构-空间-时间数据关联起来。这里面的关键是架构模型的建立及分层
RES11-04 灾难演练 通过容灾演练，可以验证灾备系统是否可用，且数据丢失时间以及恢复时间符合数据的RPO与RTO指标要求。 风险等级 高 关键策略 灾难演练着重测试服务跨AZ或跨Region故障转移能力，验证系统的容灾能力以及面对灾难时的应对能力，涉及到多个团队间配合，通常
PERF03-06 选择合适的消息队列 风险等级 中 关键策略 三种不同版分布式消息服务的适用场景如下： Kafka：兼容开源Kafka，适用构建实时数据管道、流式数据处理、第三方解耦、流量削峰去谷等场景，有大规模、高可靠、高并发访问、可扩展且完全托管的特点。 RocketMQ：
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