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风险消减个数、等级与类型:风险降级的数量,风险消减的数量,增加预案的数量,改进监控项的数量。 故障恢复时长提升率:对应故障场景经过混沌工程演练,平均恢复速度提升的比率。 故障数量相比上年减少数量:本年度故障数量相比上年度减少多少。
具有企业级性能、灵活弹性、高可靠、可视化管理等特点,广泛应用于游戏应用等场景。
对于在Web应用场景使用的语言如Java、Python,还要考虑安全会话管理、防SQL注入、防跨站脚本攻击XSS、防跨站请求伪造CSRF等编码规范。 对于C/C++语言,要考虑缓冲区溢出漏洞、命令注入、危险函数、内存泄露、指针越界、数组读写越界等安全风险。
内部工具类应用典型架构为前端无状态应用层+后端数据库,其中前端无状态应用可采用ECS或CCE(以ECS为例),后端数据库基于不同业务类型可采用不同数据库,通常为RDS for MySQL;为满足对应的可用性目标,建议方案如下: 类别 实施方案 冗余 ECS与RDS单节点部署。
Range-Hash/Hash:即使用分区键按范围分区后Hash或直接使用分区键Hash,元数据管理相对复杂一些。
在实施过程中,更多应该将错误视为学习和改进流程的机会,这将减少不成熟的团队和管理团队对成本优化的恐惧心理。指标自身也需要不断优化,一开始可以从比较保守的目标开始推动,避免IT成本迅速下降造成的业务风险。而后不断迭代预算分配、IT 支出和预测,不断优化这些指标。
在进行网络设计时,需要充分考虑应用系统对内和对外的网络连接、IP地址管理和域名解析等。 华为云中网络高可用主要涉及三个场景: 公有云网络:构建应用系统相关的公网网络连接的高可用,可减少由于网络连接中断而导致的业务中断。
同时自动生成数据库授权工单,发送给管理员进行二次审批授权。 相关云服务和工具 数据库安全服务 DBSS 云堡垒机 CBH 父主题: SEC07 通用数据安全
训练显存优化实践 pytorch的内存池基本管理策略 pytorch的内存池以block为粒度来进行管理,block池分为小内存池与大内存池,block是pytorch向device驱动申请内存的粒度,整存整取。
业务关键数据:包括用户数量、用户行为模式、业务类型、业务时段等,以便确定业务需求对工作负载的影响。 预测需求 有效的容量规划需要为未来的业务需求做好准备,通常使用工作负载的数据来预测未来需求。预测需求是一个复杂的过程,涉及到多种因素,包括市场趋势、消费者行为、竞争环境等。
故障全面检测 故障检测是故障管理的前提,检测全面与检测快速都很重要,通常情况下故障检测全比故障检测快重要。 故障检测涉及以下方面: 检测范围:识别并跟踪检测所有组件,有重大影响的故障模式需要重点检测。
集群跨AZ部署 跨AZ数据同步 对接容灾仲裁,支持自动切换 支持容灾管理 RES04 您如何对应用程序进行跨Region或跨云灾难恢复?
RDS for PostgreSQL:PostgreSQL是一个开源对象云数据库管理系统,并侧重于可扩展性和标准的符合性。RDS for PostgreSQL适用于网站业务、位置应用系统、复杂数据对象处理等场景。
用户在规划规格时,应根据当前的业务容量和增长速度,规划合理的内存和CPU资源,特别需要关注以下几点: 根据自己的业务目标,规划CPU资源和内存资源。
最小化原则(Least Privilege) 最小化身份:尽可能减少非必要的系统管理员,定时清理过期的身份。 最小化权限:给予用户或实体最小必要权限来执行其工作,以降低潜在的安全风险。 最小化暴露面:对不同的访问区域和访问对象,仅暴露最小的服务端点和最少的服务应用接口。
被不正当地披露对公司造成的影响可控,对个人数据主体造成的影响较小,例如性别等 影响隐私风险级别的因素包括:个人数据级别(高、中、低)、是否能直接或间接的识别到数据主体、数据数量、数据属性(如疾病史比电话号码更敏感)、存储区域是否有其他数据可关联、个人数据收集/存储/处理/披露的目的(如统计分析、研究、税收管理
设定这些目标和阈值可以帮助我们更好地监控和管理性能,并采取优化措施。这不仅可以提高系统的性能,还可以提高用户满意度。
用户在规划规格时,应根据当前的业务容量和增长速度,规划合理的内存和CPU资源,特别需要关注以下几点: 当程序运行在yarn-client模式下时,需要关注在driver端汇聚的数据量大小,根据自己的业务场景,为driver设置合理的内存。