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什么是应用韧性 应用韧性是应用系统在运行过程中面对各种异常场景，如基础设施故障（如数据库异常）、外部攻击（如网络DDoS攻击超出预定限额流量）、外部依赖故障（如依赖系统访问超时或不可用）、地域灾难（如大面积停电、洪水）等，仍能提供和维持可接受的服务水平的能力，对系统至关重要。 系统韧性设计主要涉及以下两个方面：
选择合适的存储云服务 了解数据特征（如可共享、大小、访问模式、延迟、吞吐量和数据持久性），以便为您的工作负载选择合适的专用数据存储。 PERF03-05 选择合适类型的存储云服务 父主题： PERF03 性能建模
OBS），这三种数据存储的主要区别如下： 对比维度 弹性文件服务 对象存储服务 云硬盘 概念 提供按需扩展的高性能文件存储，可为云上多个云服务器提供共享访问。弹性文件服务就类似Windows或Linux中的远程目录。 提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力，可供用户存储任意类型和大小的数据。
RES07-04 监控数据存储和分析 监控数据包括统计和日志信息，均需要存储并进行生命周期管理，以满足数据监控的保留要求；并定期对其进行分析，以了解系统运行状态和趋势。 风险等级 中 关键策略 监控数据存储时长需要满足保留要求。 监控数据需要定期分析，以便发现或预测系统故障，减少业务中断。
如某导购网站日志分析业务，存储经常扩容，计算需求没有明显增长，计算资源浪费；某互联网客户推荐业务，存储容量缓慢线性增加，计算突发需求大，峰值计算资源消耗是低谷时几十倍，无法弹性使用计算资源。使用对象存储代替HDFS/本地盘，计算存储分离，多种计算组件独立部署，计算和存储各自按需使用，避免绑定性浪费，结构化降本30%。
多个版本的对象，以便方便地检索和还原各个版本，在意外操作或应用程序故障时快速恢复数据。 跨AZ容灾 在创建桶时，数据冗余存储策略可选择多AZ存储，数据将冗余存储至多个AZ中，可靠性更高。 跨Region容灾 OBS支持跨区域复制，能够为用户提供跨区域数据容灾的能力，满足用户数据复制到异地进行备份的需求。
数据持久度 数据持久度是指数据不丢失的概率，即存储在预计周期内不出现数据丢失的概率，可以用于度量一个存储系统的可靠性。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
OBS对象存储服务 对象存储服务（Object Storage Service，OBS）是一个基于对象的海量存储服务，提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。 可靠性功能 常见故障模式 父主题： 云服务可靠性介绍
”的处理。 OBS桶内数据被误删 检测：NA 恢复：针对OBS桶启用多版本控制，在数据被删除时使用历史版本快速恢复。 父主题： OBS对象存储服务
为满足数据持久化的需求，CCE支持将云硬盘（EVS）创建的存储卷挂载到容器的某一路径下；CCE通过云硬盘EVS服务提供针对云硬盘的快照功能，当数据丢失时，可通过快照将数据完整的恢复到快照时间点。详见“快照与备份”。 健康检查 健康检查是指容器运行过程中，根据用户需要，定时检查容器健康状况
数据验证无误后即可将数据迁回云数据库RDS主实例，完成数据回溯。 详见“备份原理及方案”。 存储自动扩容 RDS支持存储空间自动扩容，在实例存储空间达到阈值时，会触发自动扩容。详见“存储空间自动扩容”。 跨AZ容灾 RDS支持跨AZ高可用。当用户购买实例的时候，选择主备实例类型，
COST08-04 Serverless探索 风险等级 低 关键策略 Serverless是下一代云原生范式，无服务计算带来简化的开发运维、更少的资源成本，Serverless架构最大限度计算、存储、网络等资源，提升整体资源利用率、缩短需求发布周期，提高应用的研发效率。 用户可以通过
分钟级问题定界：秒级日志查询和分钟级日志监控，可配置告警和多渠道通知，90%问题感知与定位分析控制在30分钟。 存储时长满足等保要求：支持存储时长最大为365天，满足等保合规要求，智能冷热存储可降低存储成本，且提供便捷检索能力。 父主题： 参考案例
SEC08-02 主动通知数据主体 主动通知数据主体是指数据控制者主动向数据主体（个人）提供信息，告知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：
OPS07-03 支持事件管理 风险等级 高 关键策略 事件(incidents)是需要干预的事情。当发生事故(incidents)时，通过流程来处理。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
效率。以下是一些常见的大数据场景资源优化方法： 分布式存储：使用分布式存储系统，如Hadoop 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。
云日志服务(LTS) 云日志服务（Log Tank Service，简称LTS）是高性能、低成本、功能丰富、高可靠的日志平台，提供全栈日志采集、百亿日志秒搜、PB级存储、日志加工、可视化图表、告警和转储等功能，满足应用运维、等保合规和运营分析等应用场景需求。 云日志服务提供多种接
基础设施即代码（IaC）是指使用代码而不是手动流程来管控基础设施的能力。 应用程序环境都需要许多基础设施组件，例如操作系统、数据库连接和存储。 开发人员必须定期设置、更新和维护基础设施，以开发、测试和部署应用程序。 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。
Spark性能优化 概述 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
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。 系统设计时一般建议采用横
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