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或者定期的大规模检视。 培训团队成员： 提供培训以确保团队成员了解如何进行有效的代码检视。 确保团队了解代码检视的目的和重要性，以及如何识别常见问题和潜在的安全漏洞，建议将常犯的TOP问题整理成清单，在开发人员编写代码后自检以及他人检视时进行对照。 选择合适的工具： 使用代码检
置。 定期与实时检查：设置定期自动检查计划，并提供实时检查功能，以便在需要时立即评估云服务的安全状态。 风险评估：对检查结果进行风险评估，识别不同级别的风险资源，如致命、高危、中危、低危和提示。 相关云服务和工具 华为云服务的安全特性：在云服务模式下，如何保障云上安全，成为大多数
能确定为系统性能下降的早期警告信号，如系统处理的API数量及成功率，相比CPU利用率、内存利用率等基础指标，能更真实的指示系统性能问题。 从可用性保证出发，结合有效性和简化，建议应用系统至少从业务状态、服务状态、资源状态三个层面进行监控。根据业务规模，可以使用CES服务（侧重在I
您如何使用冗余技术确保应用系统的高可用？ 应用组件高可用部署 应用组件多位置部署 云服务器反亲和 RES02 您如何备份应用程序中的关键数据？ 识别和备份应用中所有需要备份的关键数据 自动数据备份 定期进行备份数据恢复 RES03 您如何对应用程序进行跨AZ灾难恢复？ 集群跨AZ部署 跨AZ数据同步
企业各类事件的等级，以及处理的职责，规范各类事件响应和处理时限及通报机制，保障业务的安全性和稳定性。 问题和回溯流程：适用于事件复盘分析，识别故障的根因、管理规避方案和已知错误，来降低故障再次发生的可能性和影响。通过有效的问题管理运作，促进产品质量的不断完善，提升产品的质量稳定性，降低产品现网故障数量。
、处理结果和建议措施。 合规性检查：确保整个响应过程符合法律法规和行业标准的要求。 事件回顾：定期回顾已处理的事件，评估自动化响应的效果，识别改进点。 规则与策略更新：根据回顾结果，更新自动化响应规则和策略，增强系统的自适应能力。 培训与演练：定期对安全团队进行自动化响应流程的培
AAD：华为云DDoS防护提供全球化服务，以应对DDoS攻击挑战，可提供毫秒级攻击响应、多维度行为分析及机器学习、防御策略自动调优，精确识别各种复杂DDoS攻击，以保护您的业务连续性。用Anti-DDoS流量清洗服务提升带宽利用率。Anti-DDoS为弹性公网IP提供四到七层的
被不正当地披露对公司造成的影响可控，对个人数据主体造成的影响较小，例如性别等 影响隐私风险级别的因素包括：个人数据级别（高、中、低）、是否能直接或间接的识别到数据主体、数据数量、数据属性（如疾病史比电话号码更敏感）、存储区域是否有其他数据可关联、个人数据收集/存储/处理/披露的目的（如统计分析
设计高可用应用系统时，必须考虑所有的硬件及系统包括的软件都可能会失效，包括IaaS、PaaS、SaaS及应用系统本身。韧性设计的目标不是试图防止这些故障的发生，而是为了在这些故障发生时，能最大程度地减轻故障对系统造成的影响，并持续稳定地运行，建议遵循以下设计原则。 高可用设计 单
”，相应的故障严酷度级别上升一级。 标识系统中的所有组件及功能模块 明确应用系统涉及的所有组件，以及外部依赖项，如提供者、第三方服务等。 识别故障点 对于每个组件，标识可能发生的潜在故障。单个组件可能具有多种故障模式，需要针对不同故障模式分别分析。故障模式的种类需要尽可能完备，若
使用场景 如高性能计算、媒体处理、文件共享和内容管理和Web服务等。 说明： 高性能计算：主要是高带宽的需求，用于共享文件存储，比如基因测序、图片渲染这些。 如大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序和智能视频监控等。 如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。
可以提高用户满意度。 比如购物网站，我们可以设定页面加载时间不能超过5秒，如果页面加载时间超过设定的阈值，我们就可以采取优化措施，例如优化图片大小、减少HTTP请求等，以提高页面加载速度。 记录并公开性能目标 满足性能目标是一个持续的过程，需要开发和运营团队的共同努力。开发团队需
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？ 基于以上诉求，我们构建了安全参考架构。
应用监控 应用监控基于应用资源管理对资源实行从应用、业务组件、到环境的分层监控，每一层对应的观测指标均不同。在应用层，主要监控业务层、应用层、中间件层以及基础设施层告警信息，同时通过绑定当前应用的仪表盘，以图表的形式展示指标源、日志源以及系统图表信息。主要关注：WAITING 状态线程数、TIMED_WAITING
MTTR平均恢复时长=平均发现时长+平均定界时长+平均处置时长 设计建议 面向 MTTR的可观测体系设计的核心逻辑就是寻找最短恢复路径。如下图所示案例，在故障恢复 MTTR 的逻辑中，当业务发生故障，从故障发现、到故障定级和影响面分析、再到故障定界定位和故障恢复，几乎全部依赖人工处理。要想缩短时间，本质上是监控
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、数据挖掘等，用户可以在同一个应用中无缝结合使用这些能力。 Spark的特点如下： 通过分布式内存计算和DAG（无回路有向图）执行引擎提升数
指标名称 指标说明 broker_disk_usage 磁盘容量使用率 该指标为从Kafka节点虚拟机层面采集的磁盘容量使用率。 broker_cpu_core_load CPU核均负载 该指标为从Kafka节点虚拟机层面采集的CPU每个核的平均负载。 broker_memory_usage
、纵深防御和合规遵 从的基础设施架构，用以支撑并不断完善涵盖了 IaaS、 PaaS 和 SaaS 等具有优良安 全功能的常用云服务。 确定性运维体系建设 IT运维行业正在面临着颠覆性的变化，我们正在从保障设备稳定的防守型运维转向支撑业务敏捷的进攻型运维，从关注自身网络转向关注客
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