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PERF04-05 应用性能数据采集 风险等级 中 关键策略 应用程序的性能数据（吞吐量、延迟和完成时间），通常需要通过代码采集，例如嵌入代码片段或将工具集成到应用程序代码中。通过应用的性能数据，可以识别性能瓶颈、评估系统行为、识别可用性风险、规划容量等指标。 常用应用性能监控策略有：
PERF03-01 选择合适类型的计算云服务 风险等级 中 关键策略 根据应用的特征选择合适的计算云服务。选择计算云服务主要考虑以下两个因素： 应用本身的部署形态 上云时，业务的迁移方式（例如：业务是简单的迁移上云，还是本身要做改造） 如果业务本身在IDC部署模式是虚拟机部署，应用系统比较老旧，业
RES10-01 应用控制平面与数据平面隔离 通常应用的数据平面处理业务，比较重要，可用性要求比较高，而控制平面不直接处理业务，因此其故障时不应该影响业务系统。 风险等级 高 关键策略 应用控制平面与数据平面隔离，避免控制系统故障影响业务。 数据平面所在业务系统的故障恢复可不依赖控
RES02-01 识别和备份应用中所有需要备份的关键数据 不同数据的重要性不一样，针对应用系统内的所有数据，需要明确其重要性及对应的RPO/RTO指标要求。比如对于重要数据，通常允许数据丢失的时间会比较少，从而需要更频繁的备份；对于一般的数据，允许数据丢失的时间比较长，可以使用较低的备份频率；对
应用安全 SEC06 应用安全性 父主题： 安全性支柱
单个服务器或单个机架等硬件故障的影响。 RDS数据库提供自动数据备份、跨AZ和跨Region的数据复制与切换。 不过，即使应用系统利用云平台能力具有了这些高可用能力，要实现较高的可用性，仍需要构建针对各种偶发故障下的恢复能力，如： 由于硬件故障导致的高可用切换或跨AZ切换过程中，
大数据性能优化 HIVE优化 Spark性能优化 Flink性能优化 父主题： 云服务性能优化介绍
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。
Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下，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，
参考案例 通过AOM助力系统运维能力提升，降低运维成本与难度 基于LTS采集多类端侧日志，问题全链路追踪分析和业务运营分析 LTS助力某公司高效完成日常业务运维与等保合规 父主题： 卓越运营支柱
应用运维管理(AOM2.0) 应用运维管理（Application Operations Management，简称AOM）是云上应用的一站式立体化运维管理平台，融合云监控、云日志、应用性能、真实用户体验、后台链接数据等多维度可观测性数据源，提供应用资源统一管理、一站式可观测性分
内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务（如大型数据库、大数据分析、大规模文件存储、编译构建等场景）可能会比较消耗存储的带宽。 根据业务的特征选择合适的虚拟机类型和规格。具体的虚拟机类型规格请参考官方文档。 相关云服务和工具
数据库性能优化 以下章节我们结合一些具体建议和案例来说明如何针对数据库的使用进行性能优化： 1.优化数据库配置实践 数据库的配置参数应从具体业务诉求着手，根据实际需要进行设计；华为云在各个数据库云服务中均提供了默认的配置参数，以满足最普遍的业务需要。 华为云提供了多款数据库服务，
SEC06-04 应用安全配置 对应用运行时的各项配置进行加固，以避免因安全配置错误而产生的安全漏洞和风险。 风险等级 高 关键策略 根据安全配置规范，对您工作负载中的应用，如Nginx、Tomcat、Apache、Jetty、JBoss、PHP、Redis等完成安全配置加固和Web攻击防护。
HPA可以调整应用的副本数，调整的副本数会改变当前负载占用的调度容量，从而实现调度层的伸缩。 节点弹性伸缩：即资源层弹性，主要是集群的容量规划不能满足集群调度容量时，会通过弹出ECS资源的方式进行调度容量的补充。 两个维度的弹性组件与能力可以分开使用，也可以结合在一起使用，并且两
SEC06 应用安全性 SEC06-01 安全合规使用开源软件 SEC06-02 建立安全编码规范 SEC06-03 实行代码白盒检视 SEC06-04 应用安全配置 SEC06-05 执行渗透测试 父主题： 应用安全
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，将计算任务分配到多个节点上并行执行，以提高计算速度和效率。 内存优化：
基于云原生架构改造，主要是应用容器化和微服务化的改造，从而发挥云原生的优势，如：自动弹性扩缩容等，容器技术可以提高资源利用率，避免闲置资源，从而降低计算成本，应用微服务化可以降低运维复杂度，从而降低运维成本。 广告电商等在线作业服务SLA要求较高，高峰时段明显，使用资源存在潮汐现象；大数据/转码等
RES01-02 应用组件多位置部署 应用组件需要部署在多个数据中心，以避免单个数据中心故障而导致业务中断。 风险等级 高 关键策略 可根据不同需求，将应用的数据和资源部署在多个位置： 应用多AZ部署：应用应尽可能部署在多个可用区，避免由于单个可用区故障而导致所有业务中断。 应用多Regi
应用性能编程规范 PERF01-02 应用性能编程规范 父主题： PERF01 流程与规范
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