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算法优化 PERF05-02 通用算法优化 父主题： PERF05 性能优化
PERF05-02 通用算法优化 风险等级 中 关键策略 算法优化是提高程序性能的关键，可以通过改进算法的设计和实现方式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。
账号的工作负载级的安全参考架构。 该架构主要的安全设计如下： 网络安全 防DDoS攻击使用AAD服务 Web类攻击采用WAF防护 采用SSL证书进行通信加密 互联网边界、VPC之间采用云防火墙 运行环境安全 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
SEC05-05 证书安全管理 证书的常见用途包括传输数据的加密和系统间的身份认证场景。集中管理每个证书的用途、有效期等信息，并及时对证书替换。 风险等级 中 关键策略 集中管理证书： 建立中心化的证书管理系统，用于存储、跟踪和管理所有证书。 确保每个证书都有清晰的标识，包括用途、所有者、有效期等信息。
须使用HTTPS来加密客户端和服务器之间的通信。 数据完整性验证：使用哈希函数、数字签名、消息认证码（MAC）等方法来验证数据的完整性，以确保数据在传输过程中没有被篡改。 相关云服务和工具 虚拟专用网络 VPN 云专线 DC 云连接服务 CC 数据快递服务 DES 云证书管理 CCM
SEC05-04 密钥安全管理 密钥的安全管理对于整个工作负载的安全性至关重要。如果使用不恰当的密钥管理方式，强密码算法也无法保证系统的安全。密钥的安全管理包括密钥的生成、传输、使用、存储、更新、备份与恢复、销毁等完整的生命周期流程。 风险等级 高 关键策略 生成密钥： 分层管理
DEW：提供密钥管理、凭据管理、密钥对管理、专属加密功能，安全可靠为用户解决数据安全、密钥安全、密钥管理复杂等问题。 云证书管理服务 CCM：为云上海量证书颁发和全生命周期管理的服务。目前它可以提供SSL证书管理和私有证书管理服务。 数据库安全服务 DBSS：基于机器学习机制和大数据分析技术，提供数据库审计，S
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，可以采用压缩算法进行压缩，以减少数据的存储空间和传输带宽。 并行计算：使用并行计算框架，如Apache Spark、Apache Flink等，将计算任务
访问和理解数据内容。 完整性 确保数据在传输和存储过程中不被篡改，保持数据的完整性，防止数据被恶意篡改或损坏。完整性通常通过哈希函数和数字签名等技术来实现，确保数据在传输或存储过程中没有被篡改或损坏。 可用性 确保系统和数据在需要时可用，防止因攻击、故障或其他原因导致系统不可用。
风险等级 高 关键策略 发布团队常用编程语言的安全编码规范。通用的安全编码规范应包含程序输入校验、程序输出编码、身份验证、访问控制、安全加解密算法、异常处理、IO操作、文件上传、序列化、输出格式化等。 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S
高 高 高 如果追求高TPS，建议采用lz4压缩算法；如果追求较低的网络I/O或希望较低的客户端/服务端CPU占用，建议采用zstd压缩算法。这里通常推荐使用lz4压缩算法，同时不建议使用gzip算法，因为它会是一种计算敏感的压缩算法。同时针对一批数据（batch)消息压缩，更好的运用批处理可以获得更高的TPS。
分区数量越少，每个分区的资源多，更容易适合对资源要求较高的大客户，运维管理简单，且资源利用率越高，所需的成本低。 确定分区映射算法。存在以下一些映射算法供参考： 原始除模：即使用分区键对分区数量取模，该算法分布均匀，但是不适配Grid增删场景，一旦增删需要进行业务迁移。 Range-Hash/Hash：即
析瓶颈，否则很有可能是在浪费自己的时间。另外，性能优化的隐含代价会使我们的代码变得难于理解和维护，这一点也是需要权衡和关注的。 设计优化 算法优化 资源优化 父主题： 性能效率支柱
JAVA语言：结合语言基础能力的使用、并发模型、部署调优、工具链辅助等维度展开。 C/C++语言：结合语言基础能力、编译技术、并发技术、高效数据结构与算法、高性能库及工具链辅助展开。 父主题： 应用性能编程规范
通过使用更多的存储空间，以节省执行时间。 空间换时间包括简单地预先存储结果，或者存储经常被访问的数据以方便计算；另一种空间换时间则包括选择特定的算法，如HASH算法就是一种典型的空间换时间的算法。另一种是OLAP技术，在此技术中，数据被按照一定的层级关系预先汇总，这样会大辐降低后续查询的耗时。 比如在慢SQL
批处理业务 批处理主要特点是耗时时间长，消耗的资源比较多，主要的调优和设计推荐如下： 尽量使用ORC File， 配上合适的压缩算法， 主要可选的压缩算法为Zlib和Snappy。其中Zlib压缩比高，但压缩解压时间比Snappy长，消耗资源比如Snappy多。Snappy平衡了的
选择合适的测试方式 性能测试步骤 资源性能数据采集 应用性能数据采集 建立性能可观测性体系 PERF05 如何进行性能优化？ 设计优化 通用算法优化 WEB场景资源优化 大数据场景资源优化 PERF06 如何进行性能看护？ 分层看护 性能劣化自动定界定位 自动告警 父主题： 性能效率支柱
显存优化策略 由于大模型的参数成倍数的增长，远超出了单GPU物理显存所能承载的范围，大模型训练必然需要进行显存优化。显存优化要么是优化算法本身，降低模型算法的显存消耗；要么是去扩大显存，通过一些置换方式获得“额外“空间，由于显存物理大小一定，我们获得额外空间的方式不外乎两种：时间换空间
市场趋势、消费者行为、竞争环境等。通过多种方法的组合，如历史数据分析、资源分析、趋势分析等，以此作为预测需求的基础，并结合人工智能机器学习算法，以便更准确地预测未来的需求，评估工作负载的资源需求。 使预测与工作负载目标保持一致 为了确保预测与工作负载目标保持一致，需要定期对预测进
SEC05-01 云服务安全配置 SEC05-02 实施漏洞管理 SEC05-03 减少资源的攻击面 SEC05-04 密钥安全管理 SEC05-05 证书安全管理 SEC05-06 使用托管云服务 父主题： 基础设施安全
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