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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。
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：兼
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
2或更高版本）以确保使用最强的加密标准。 安全传输通道：确保数据传输的通道是安全的，避免使用不安全的网络或公共网络来传输敏感数据。 确保敏感数据在云侧和客户端之间传输时是加密的状态，即使数据被窃取，也难以解密。 端到端加密：采用端到端加密的方式，确保数据在传输的整个过程中都是加密的，从数据生成端
内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务（如大型数据库、大数据分析、大规模文件存储、编译构建等场景）可能会比较消耗存储的带宽。 根据业务的特征选择合适的虚拟机类型和规格。具体的虚拟机类型规格请参考官方文档。 相关云服务和工具 弹性云服务器
用不同的账号和环境。 然而即使账号/环境是分散的，云资源管理策略和权限管理机制应该是集中的。 企业的中心团队，如上文所提的云业务办公室、云卓越中心或 FinOps 团队需要为各个账号环境实施与策略一致的组和角色，控制每个组中谁可以创建、修改或停用实例和资源。同时依据企业的业务环境
离是一种数据处理技术，它将数据存储和数据处理（计算）分开，使得存储和计算可以独立地进行优化和扩展，这种技术提高数据处理的效率、降低成本并满足大规模数据存储和分析的需求。 如某导购网站日志分析业务，存储经常扩容，计算需求没有明显增长，计算资源浪费；某互联网客户推荐业务，存储容量缓慢
RES15-03 自动化回滚 在升级或部署过程中出现异常，或检查/测试失败时，支持自动回滚，减少人工干预，避免回滚失败。 风险等级 高 关键策略 检测到异常后，可一键式回滚。 回滚过程自动化完成。 父主题： RES15 升级不中断业务
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
个基线和测试来验证代码。然后，它向提交者提供有关这些测试状态的反馈。如果基线检查和测试进展顺利，集成过程将生成并暂存部署更新软件的资产。这些资产包括编译的代码和容器映像。 持续集成可以通过执行以下操作更快地交付高质量的软件： 针对代码运行自动化测试，以便尽早检测到重大更改。 运行代码分析以确保代码标准、质量和配置。
数据持久度 数据持久度是指数据不丢失的概率，即存储在预计周期内不出现数据丢失的概率，可以用于度量一个存储系统的可靠性。其只表示数据是否丢失的概率，不体现数据丢失多少；数据持久度的预计周期，一般按一年进行预计。 影响存储数据持久度的主要因子有：冗余数、磁盘失效率与数据修复时间。其中
OPS03 完备的测试验证体系 OPS03-01 推行开发者测试 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 OPS03-03 进行性能压测 OPS03-04 对生产环境进行拨测 OPS03-05 进行混沌测试和演练 父主题： 卓越运营支柱
在大数据场景下，可以通过优化资源的使用和分配，提高系统的性能和效率。以下是一些常见的大数据场景资源优化方法： 分布式存储：使用分布式存储系统，如Hadoop HDFS、Apache Cassandra等，将数据分散存储在多个节点上，以提高数据的可靠性和可扩展性。 数据压缩：对于大量的数据，可以采用
务中断的影响、数据转移效率），这是具体实施业务上云过程中的重点关切。 业务应用场景的评估：如果是在云上新建业务系统，则要通过业务的实际需要进行云数据库的选型，它的评估与数据库是否建立在云上无关，而是根据实际业务系统的特点来决定的。如电商系统，考虑选型MySQL满足用户信息管理、买
RES14-04 提供runbook进行标准化变更 runbook是指运行手册，是用来实现变更的详细操作过程。 变更前需提供标准化runbook用于变更和回退，变更过程中严格按照runbook执行，在变更失败时根据runbook进行回退。 风险等级 高 关键策略 runbook需
SEC08-05 数据使用、留存和处置合规性 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。
RES14-03 变更前数据备份 通过配置数据事前备份与恢复设计，确保在出现配置错误时能够快速恢复到正确的配置数据状态。 风险等级 高 关键策略 进行全量数据备份，以防变更过程中数据被破坏，影响业务。 异常回滚时，可使用备份数据进行恢复。 父主题： RES14 配置防差错
金丝雀部署（灰度发布）是将少量客户引导到新版本的做法，通常在单个服务实例（Canary）上运行；当检查到任何行为更改或错误时，可以将Canary中的流量删除，并将用户发回到以前的版本。如果部署成功，则可以继续以期望的速度进行部署，同时监控更改以便发现错误，直到所有部署完成。 蓝绿部署与
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