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观测性能指标（GaussDB为例） 指标ID 指标名称 指标说明 rds001_cpu_util CPU使用率 该指标用于统计测量对象的CPU使用率。 rds002_mem_util 内存使用率 该指标用于统计测量对象的内存使用率。 rds003_bytes_in 数据写入量 该指标用于统计测量对象对应VM的网络发送字节数，取时间段的平均值。
实施方案 冗余 ELB、CCE、DCS、Kafka、RDS、DDS等云服务实例均高可用部署。 备份 RDS、DDS数据库自动备份，在数据故障时使用最新备份数据恢复，可以满足可用性目标要求。 容灾 应用跨AZ部署，AZ故障时自动恢复；支持跨Region双活容灾，在出现Region级故障时可以自动切换在异地恢复业务。
broker_disk_usage 磁盘容量使用率 该指标为从Kafka节点虚拟机层面采集的磁盘容量使用率。 broker_cpu_core_load CPU核均负载 该指标为从Kafka节点虚拟机层面采集的CPU每个核的平均负载。 broker_memory_usage 内存使用率 该指标为Kafka节点虚拟机层面采集的内存使用率。
CPU /内存/磁盘/带宽使用率过高 检测：通过CES监控CPU /内存/磁盘/带宽使用率。 恢复： 当CPU/内存使用高时，可根据业务情况，手工修改代理规格或增加代理数量以扩展资源。 当磁盘使用率高时，可根据业务情况，修改实例存储空间支持更大存储空间。 当带宽使用率高时，可根据业务情况，变更规格以支持更大带宽。
创建安全的虚拟机镜像或者容器镜像。 使用第三方工具进行安全性分析：使用第三方静态代码分析工具和依赖关系检查工具来识别常见的安全问题和漏洞，确保代码的安全性和合规性。 应用其他测试方法：除了工具的使用，还需要在应用程序级别进行测试，如使用模糊测试来查找和修复潜在的漏洞和错误。 相关云服务和工具
带宽是指在一定时间内，传输数据的能力或速率。 网络流量 网络流量是指在网络中传输的数据量，它可以是指定时间内通过网络传输的数据总量，也可以是指网络中某个特定节点或连接上的数据传输速率。 网络延迟 网络延迟指的是从发送数据到接收数据所需的时间间隔。 父主题： 性能效率支柱
问题和检查项 企业在进行应用韧性设计的过程中，推荐使用如下问题寻找自身可以改进的点，并参考检查项/最佳实践进行改进，以下所有检查项，也是最佳实践建议，将在下一章节进行详细描述。 问题 检查项/最佳实践 RES01 您如何使用冗余技术确保应用系统的高可用？ 应用组件高可用部署 应用组件多位置部署
持续监控资源的闲置情况（如ELB无流量，EVS盘无挂载，EIP没有绑定到虚机），释放资源，或者监控资源使用只是在某个固定的时间(如每天的十二点，每个周末），可以使用自动化的方式定期申请资源，使用后释放 相关服务和工具 华为云优化顾问，提供成本维度的巡检，识别ECS、EIP、EVS、ELB等闲置资源。
来提高其效率和性能。以下是一些最佳实践： 使用正确的数据结构：选择合适的数据结构可以大辐提高算法的效率。例如，使用哈希表可以快速查找元素，使用数组可以快速访问元素。 减少内存分配：内存分配是一个耗时的操作。可以通过预先分配内存或者重复使用已分配的内存来减少内存分配。 减少循环次数
”通过运维变成“确定性”。 IaC 基础设施即代码 基础设施即代码（IaC）是指使用代码而不是手动流程和设置来配置和支持基础设施的能力。任何应用程序环境都需要许多基础设施组件，例如操作系统、数据库连接和存储。 开发人员必须定期设置、更新和维护基础设施，以开发、测试和部署应用程序。
的把握，以及对云数据库的性能负载能力和负载稳定性的评估，能够更好地帮助您选择符合业务需求的数据库服务；在做所需资源量的评估时，应基于数据库连接数、事务处理性能等关键指标的要求以及部署设计的约束（如容灾要求）来分析； 安全方面，则要针对设计约束进行逐条评估（如访问控制、数据加密），以判断数据库云服务满足度。
流程来处理。如何与团队沟通活动的状态？谁负责响应处置？使用哪些工具来缓解该事件？这些都是流程中需要回答的问题，并需要获得可靠的响应过程。流程必须中心化，并且可供参与工作负载的任何人使用。如果没有wiki 或文档存储，可以使用源代码版本控制机制。 优先通过自动化响应事件，避免占用业
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。 使用缓存: 使用缓存技术，如 CDN 、 Redis 等，提高数据访问速度。 代码优化: 对云服务资源使用的代码进行优化，提高代码执行效率。
跨Region容灾 GaussDB(for MySQL)支持使用数据复制服务（Data Replication Service，简称DRS）创建灾备任务，当主实例所在区域发生突发性自然灾害等状况，主节点（Master）和备节点（Slave）均无法连接时，可将异地灾备实例切换为主实例，在应用端修改
钥为工作密钥提供加密保护。 使用安全的随机数生成器来生成密钥，确保密钥的随机性和不可预测性。避免使用弱密钥或者固定密钥。 传输密钥： 使用安全的通信渠道传输密钥，如加密通道或者物理传输。 确保传输过程中密钥不被窃取或篡改。 使用密钥： 最小化密钥的使用范围，避免在不必要的情况下暴露密钥。
数据主体的选择和同意是指在个人数据被收集、处理或使用之前，数据处理者需要获得数据主体（个人）的明确同意，并且数据主体有权选择是否同意其个人数据被处理的过程。 风险等级 高 关键策略 收集或使用个人数据前，须明确提示用户，并获得用户的同意，并且允许用户随时关闭对个人数据的收集和使用。 从数据主体系统中传出
企业主机安全服务保护主机安全和容器安全 VPC内访问控制使用网络ACL+安全组 使用漏洞扫描服务定时扫描云上各资源漏洞 数据安全 数据安全中心实现数据全生命周期安全 存储默认启数据加密 关键数据库部署数据库安全服务 使用云备份归档服务防关键数据丢失 安全运营 使用安全云脑鸟瞰整个云上安全 使用云日志、云审计、配置审计、云监控等服务管理云上资源
n容灾相同。 跨Region容灾 RDS支持使用数据复制服务（Data Replication Service，简称DRS）创建灾备任务，当主实例所在区域发生突发性自然灾害等状况，主节点（Master）和备节点（Slave）均无法连接时，可将异地灾备实例切换为主实例，在应用端修改
自定义检测：仅当平台指标不足时，才建议开发人员可以添加自定义代码采集独有的性能指标。 使用业界可观测的标准。请考虑使用围绕业界标准构建的工具，例如OpenTelemetry。 建议：使用分布式的调用链技术，可以识别多个服务和组件之间请求链路；通过收集调用链数据实现数据流端到端
00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。Spark提供一站式数据分析能力，包括小批量流式处理、离线批处理、SQL查询、数据挖掘等，用户可以在同一个应用中无缝结合使用这些能力。 Spark的特点如下：
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