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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。
缓存性能优化 以下章节我们结合一些具体建议和案例来说明如何针对缓存的使用进行性能优化。 Redis使用规范 如下的规范可以帮助我们在系统运行过程中，尽可能减少遇到redis不稳定或异常的概率， 保证系统的长稳运行。 业务使用规范 原则 原则说明 级别 备注 就近部署业务，避免时延过大
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
RES07-03 监控到异常后发送消息通知 当对应用系统监控发现应用异常后，需要向相应的人员和系统发送实时通知消息和告警，以便及时处理。 风险等级 中 关键策略 采用实时快捷的消息通知方式，以便相关人员能及时得到消息。 消息发送人员需要涵盖运维人员，以便及时恢复。 运维人员需要有备份
RES10-03 采用Grid架构 采用Grid架构，可将应用系统内的工作负载的故障影响限制在有限Grid业务单元中。 风险等级 高 关键策略 应用系统采用多个功能相同的Grid业务单元，每个Grid业务单元具备完整业务功能，处理整个业务负载中的一个子集，不涉及与其他Grid业务单元的交互
SEC09-04 安全态势感知 跟踪并监控对网络资源和关键数据的所有访问：通过系统的活动记录机制和用户活动跟踪功能可有效降低恶意活动对于数据的威胁程度。当系统出现错误或安全事件时，通过执行彻底地跟踪、告警和分析，可以较快地确定导致威胁的原因。 风险等级 中 关键策略 采集各类安全服务的告警事件
多活高可用(MAS) 多活高可用(MAS)的混沌工程（ChaosEngineering）是一种通过主动注入故障识别并修复系统未知隐患的工程实践。MAS-CAST混沌工程服务提供丰富的故障模式库，通过混沌实验编排攻击目标、攻击策略进行故障注入，支持添加背景流量和资源监控，同时在故障注入能力的基础上
PERF05-04 大数据场景资源优化 风险等级 中 关键策略 在大数据场景下，可以通过优化资源的使用和分配，提高系统的性能和效率。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
RES11-03 长稳测试 基于用户使用场景构建业务模型，自动化构建覆盖系统容量规格70%的业务量，持续7*24小时进行长时间负载测试以评估系统稳定性。 风险等级 高 关键策略 模拟各种业务场景进行测试。 持续自动测试。 测试结果发生偏差时自动告警，以便及时定位和处理。 父主题：
RES11-04 灾难演练 通过容灾演练，可以验证灾备系统是否可用，且数据丢失时间以及恢复时间符合数据的RPO与RTO指标要求。 风险等级 高 关键策略 灾难演练着重测试服务跨AZ或跨Region故障转移能力，验证系统的容灾能力以及面对灾难时的应对能力，涉及到多个团队间配合，通常作为专项开展
RES04-04 定期进行容灾演练，以检查恢复能否满足容灾目标 通过定期的容灾演练，可以验证灾备系统是否可用，且数据丢失时间以及恢复时间符合数据的RPO与RTO指标要求。 风险等级 高 关键策略 每年至少进行一次容灾演练；通过演练可提升操作人员的熟练程度。 演练期间需要对恢复过程计时
PERF06-02 性能劣化自动定界定位 风险等级 中 关键策略 通过建立的分层性能模型，判断系统是否会出现性能劣化的情况。当出现劣化事件时，需要通过自动化手段快速定位定界发现根因。可以通过应用模型建设三维的拓扑，把架构-空间-时间数据关联起来。这里面的关键是架构模型的建立及分层指标的聚合可视化能力
RES10-04 健康检查与自动隔离 对应用组件进行健康检查，当发现故障后进行主动隔离，避免故障扩散。 风险等级 高 关键策略 对系统内组件需要定期进行健康检查，以判断其状态是否正常。 对于异常组件，需要能支持自动隔离，避免对整体业务造成影响。 相关云服务和工具 弹性负载均衡器 ELB
SEC05-01 云服务安全配置 安全配置是一个信息系统的最小安全保障，云服务安全配置是云环境最基本的安全保证，是开展安全防护的基础。正确配置云服务可以帮助防止安全漏洞和数据泄露，提高整体系统安全性。如果云服务没有达到安全配置基线要求，云上业务及资产将面临巨大安全风险。 风险等级
RES11-02 压力负载测试 通过施加超出系统容量的业务压力，验证云服务的过载保护、业务隔离和优雅降级等能力。为全面验证系统整体的容量规划和业务依赖，云服务应用通常采用全链路压测进行测试。 风险等级 高 关键策略 模拟大量接口消息进行压力测试。 模拟各种业务场景进行压力测试。 持续自动测试
单Region方案 采用单Region时，前端以CCE为例，建议方案如下： 类别 实施方案 冗余 ELB、CCE、DCS、Kafka、RDS、DDS等云服务实例均高可用部署。 备份 RDS、DDS数据库自动备份，在数据故障时使用最新备份数据恢复，可以满足可用性目标要求。 容灾 应用在两个
SEC05-05 证书安全管理 证书的常见用途包括传输数据的加密和系统间的身份认证场景。集中管理每个证书的用途、有效期等信息，并及时对证书替换。 风险等级 中 关键策略 集中管理证书： 建立中心化的证书管理系统，用于存储、跟踪和管理所有证书。 确保每个证书都有清晰的标识，包括用途、
RES01-01 应用组件高可用部署 应用系统内的所有组件均需要高可用部署，避免单点故障。 风险等级 高 关键策略 应用系统内各组件需要根据其具体能力，采用不同的高可用部署方案： 使用原生高可用实例：当云服务既支持单节点资源，又支持主备或集群资源时，应用的关键节点应使用主备或集群资源
RES08-02 依赖松耦合 系统内组件之间直接访问时，会产生紧耦合关系一个组件的状态变化会对其他组件产生直接影响，从而会导致所有组件的可用性均下降。而采用松耦合架构时，各个组件之间的依赖关系非常弱，它们可以独立地进行修改和扩展，而不影响其他组件；系统更加灵活，易于维护和升级，并且稳定性和可靠性也更强
RES09-01 API及命令调用需要设计为可重试 在进行重试处理时，API及命令调用会重复发送，服务方会多次重复执行，需要保证重复执行多次的结果不变。 风险等级 高 关键策略 应用系统在设计时，应使操作具有幂等性，也就是允许一个操作连续执行两次或多次时，应该与单次调用产生的结果相同
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