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判断有所不同。当处于亚健康状态时，系统也需要及时进行隔离或恢复处理，避免对业务造成影响。 风险等级 高 关键策略 亚健康检测通常用于根据亚健康症状来预测系统故障，典型的例子是内存泄漏，内存泄漏往往不会立刻导致系统失效，系统首先会因为Swap Memory不足变得运行缓慢，消耗内存
保信息资产（包括硬件、软件、网络、数据等）受到保护，以确保其机密性、完整性和可用性。计算机系统安全的目标是保护信息系统免受未经授权的访问、使用、披露、破坏、修改、中断或不可用的威胁，同时确保信息系统能够持续地提供服务。 系统安全的基本要素包括机密性、完整性、可用性、可审计、不可抵
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
ell-Architected架构的最佳实践会组合使用到这些云服务。我们的解决方案架构师在与客户进行沟通时，客户通常会提出以下疑问： 是否有一个全局性的视图可以表达构建安全工作负载的整体情况？ 在多账号环境以及单账号环境中应该使用哪些云服务？ 如何从全局到局部、自顶向下及从不同视角考虑工作负载的安全？
定期进行容灾演练，以检查恢复能否满足容灾目标 RES05 您如何保证网络高可用？ 网络连接高可用 避免暴露不必要的网络地址 不同流量模型业务的网络共享带宽隔离 预留IP资源以便扩展和高可用 RES06您如何进行故障检测处理？ 故障模式分析 面向所有故障进行检测 支持亚健康检测 RES07 您如何监控应用系统资源？ 定义关键指标与阈值并监控
标签可以快速识别和过滤资源，有助于监控和安全审计。 相关云服务和工具 解决方案工作台 InnoStageWorkbench：使用解决方案工作台辅助进行云上架构的可视化设计。 安全云脑 SecMaster：安全云脑支持对云上资产全面自动盘点，也可灵活纳管云外各种资产，点清所有资产，并呈现资产实时安全状态。
手动管理基础设施既耗时又容易出错，尤其是在大规模管理应用程序时。 风险等级 高 关键策略 使用声明式工具：与命令式工具相比，声明式工具是部署和管理 IaC 的更好的整体选择。声明性工具对其定义文件使用更简单的语法，仅定义部署完成后所需的环境状态。命令式工具需定义达到所需最终状态所需的步骤，因此文件可能比声明性
OPS07-01 创建可操作的告警 风险等级 高 关键策略 收到告警时，一般需要做出响应，消除无须响应的告警。 比如磁盘IO 量瞬间飙升，CPU 使用率瞬间飙高，这类告警无需做出响应，对业务而言，意义就不大了。 遵循可操作性原则能避免很多误报。并且要定期统计和分析告警频率，识别高频告警，解决告警问题，清除明确的告警误报。
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。
对常见的性能问题进行分析，可以发现对于一个系统或组件来说，性能问题经常发生在以下方面： 实体间通信或者调用处理（包括数据库） 频繁调用函数、模块处理过程、数据组织等问题 并行处理资源争用引起的延迟 串行处理进程/线程间等待延迟 父主题： 性能效率支柱
connections_usage 连接数使用率 当前节点实际连接数占最大连接数比率。 rabbitmq_disk_usage 磁盘容量使用率 统计Rabbitmq节点虚拟机的磁盘容量使用率。 rabbitmq_cpu_usage CPU使用率 统计Rabbitmq节点虚拟机的CPU使用率。 rabbitmq_memory_usage
PERF04-06 建立性能可观测性体系 风险等级 中 关键策略 可观测性体系是指在云原生架构中通过使用各种工具和技术来实现对应用程序和基础设施的监控告警、日志、故障排除等功能的一套完整的解决方案。性能可观测体系在此基础上突出了性能指标，通过收集和分析性能数据，可以识别系统瓶颈、优化资源分配等，找到性能优化方向。
避免迁移上云后，数据库层与应用层不兼容），上云过程中采用云上同样生态的数据库进行平替，是首要的决策依据。 可迁移性：针对数据库上云迁移，解决方案要具备平滑迁移的能力；结合数据库迁移服务所提供的能力，评估迁移上云过程中，数据库的切换对业务系统中其他组件的影响（如服务中断的影响、数据
弹性扩缩容需要通过业务处理逻辑与数据分离、状态外置等技术手段支撑系统处理能力的快速增加或减少。 系统扩容和缩容的处理方式有两种，一种是改变单机的处理能力，包括CPU、内存、存储等，称之为纵向伸缩；另一种是单机节点处理能力不变，通过增加节点的数量来改变系统的处理能力，称之为横向伸缩。
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
伙伴。 客户痛点： 端侧采集工具不统一，不支持自定义域名上报，问题定位复杂 Web、IOS、安卓、百度小程序、微信小程序等多类端侧日志无法使用同一家厂商工具采集，问题定位分析时，需在多个工具间需来回切换，增加了定位复杂度，且无法自定义日志上报的服务端域名，合规性受到部分用户质疑
检查项/最佳实践 PERF01 如何确立流程与规范？ 全生命周期性能管理 应用性能编程规范 PERF02 如何进行性能规划？ 定义性能目标 容量规划 PERF03 如何进行性能建模？ 选择合适类型的计算云服务 选择合适规格的虚拟机和容器节点 使用弹性伸缩 选择合适类型的网络云服务
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pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。
护机制，使得在过载状态下依然可以保证一定比例设计容量的处理能力。 通过过载保护，可以缓解客户流量突增、泛洪攻击或重试风暴所造成的大量容量峰值情况，让工作负载能够继续正常处理支持的请求量，避免出现资源耗尽而导致所有请求都不能处理的情况。 RES13-01 采用自动弹性扩缩容 RES13-02
关键策略 传统大数据方案计算和存储融合部署，扩容磁盘时必须扩容计算节点，在实际使用时产生浪费。存算分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
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