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RES10 故障隔离 当系统某个单元发生故障时，如果不采取措施，故障可能会大规模扩散，从而造成整个系统失效。故障隔离技术的核心思想是将一个工作负载内的故障影响限制于有限数量的组件内，降低故障影响范围，防止产生级联故障。 通过划分故障隔离域，限制工作负载的影响，可有效进行故障隔离。
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
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。其中每多一个冗余，数据持久度通常可增加2~3个9；云上常用的对象存储，一般采用3副本冗余，通常可提供11~12个9的数据持久度。
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
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
其数据处理活动的相关信息，例如数据收集的目的、数据处理的方式、数据使用的范围、数据存储的期限等。这种通知通常以隐私政策、用户协议、提示信息等形式呈现。 风险等级 中 关键策略 主动通知数据主体的重要性在于： 透明度和可控性：通过主动通知，数据主体可以了解数据处理者如何处理其个人数
通过索引来缩短访问时延。 处理有效负载 识别出必须要处理的数据，排除对其他数据的重复处理。在一项处理数据的操作中，并非所有的处理数据都是必须处理的，可以通过分析，识别出必须处理的数据。可以有多种方式，来减轻负载的方法，如增量处理、变化通知等。 增量处理 变化通知 有效减负的反模式
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
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
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。
件的影响，需要考虑使用以下技术和原则： 减少被依赖项本身的外部依赖。 优化性能，减少消息响应时延和负载。 使用优先队列，优先处理高优先级用户的请求，以便在流量过载时不影响应用系统的核心功能。 流量过载时支持功能逐步降级。 被依赖项本身的功能受损时，提供缺省处理，以便应用系统仍可继
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
景下，数据处理过程中的数据可以存储在内存中，提供了比MapReduce高10到100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
对传输中的数据进行加密处理，以确保数据在传输过程中不被未经授权的访问者所窃取、篡改或查看。 风险等级 高 关键策略 使用加密协议：确保在数据传输过程中使用安全的加密协议，以加密数据并保护其在传输过程中不被窃取或篡改。使用最新的TLS版本（如TLS 1.2或更高版本）以确保使用最强的加密标准。
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。
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
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。
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。
rchitected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？
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
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