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小的数据。 可以为云服务器提供高可靠、高性能、规格丰富并且可弹性扩展的块存储服务，可满足不同场景的业务需求。云硬盘就类似PC中的硬盘。 存储数据的逻辑 存放的是文件，会以文件和文件夹的层次结构来整理和呈现数据。 存放的是对象，可以直接存放文件，文件会自动产生对应的系统元数据，用户也可以自定义文件的元数据。
Turbo），生成按需转包年包月的优化建议和节省评估。 资源包购买建议：自动分析客户按需资源消耗和华为云在售资源包商品（比如OBS标准存储单AZ存储包、OBS标准存储多AZ存储包、OBS公网流出流量包、SFS存储资源包）的覆盖情况，生成相应的资源包购买建议和节省评估。 父主题：
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
OBS支持多版本控制，可以在一个桶中保留多个版本的对象，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。
应用层进行过载保护，保障优先业务的运行。 OBS对象上传/下载失败 检测：对象上传/下载失败。 恢复： 应用层进行重试，以应对暂时性故障，如网络拥塞；应用故障重试处理可参考“故障重试”。 当OBS桶由于过载导致网络限制时，可参考“OBS桶流量过载”的处理。 OBS桶内数据被误删 检测：NA
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。
头上避免此类问题带来的影响。 设计合理的Key中元素的数量。 对于集合和列表类的数据结构（例如Hash，Set，List等），避免其中包含过多元素，建议单Key中的元素不要超过5000个。 建议 由于某些命令（例如HGETALL）的时间复杂度直接与Key中的元素数量相关。如果频繁
无论如何设立组织，应该确保具有一个整体的流程，在流程中的每个团队和成员都有自己明确的责任。 同时可以使用明确的方式（如收集运营/运维数据）分析团队工作对业务成果的影响，从而可以在实际工作中确定不同任务的优先级，并适时改进。 父主题： OPS01 建立持续改进的团队文化和标准化的运维体系
OPS01-03 规划标准化的运维流程和运维工具 风险等级 高 关键策略 流程和工具是经验的承载，通过标准化的流程，可以大幅降低在运维过程中因为个人的因素受到的影响和无序化。 通过标准化的、统一的运维工具，向运维人员提供集中、统一维护界面及清晰易上手的操作手册，方便运维人员的集中维护，提高运维效率。常见的运维流程有：
OPS01 建立持续改进的团队文化和标准化的运维体系 OPS01-01 建立持续学习和改进的文化 OPS01-02 规划标准化的运维组织 OPS01-03 规划标准化的运维流程和运维工具 父主题： 卓越运营支柱
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。其中每多一个冗
OPS01-01 建立持续学习和改进的文化 风险等级 高 关键策略 由于系统的独特性和复杂性，没有放之四海皆准的方案，为了达到卓越运营，需要不断改进这些最佳实践，并建立自己的最佳实践。所以，在所有最佳实践的第一条，就是在您的团队中培养持续学习和改进的文化。 而持续学习和改进需要鼓励团
关键策略 传统大数据方案计算和存储融合部署，扩容磁盘时必须扩容计算节点，在实际使用时产生浪费。存算分离是一种数据处理技术，它将数据存储和数据处理（计算）分开，使得存储和计算可以独立地进行优化和扩展，这种技术提高数据处理的效率、降低成本并满足大规模数据存储和分析的需求。 如某导购网站日志
选择合适的RocketMQ 风险等级 中 关键策略 RocketMQ服务提供了多个维度定义规格，如资源规格、代理个数、存储容量、单个代理TPS、单个代理Topic数上限、单个代理消费组数上限等，建议根据不同版本涉及的具体规格情况选择合适的RocketMQ服务。 详细版本与对应支持规格参数请参考官方文档。
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。 确保日志存储时长满足需求。主机和云服务的日志数据上报至云日志服务（LTS）后，在默认存储事件过期后会被自动删除。因此，需要用户根据业务需求配置存储时长。对于需要长期存储的日志数据，应在 LTS中配置日志转储。 对于大型企
SFS等云服务配置默认加密，以自动加密存储的数据。启用RDS、DWS等数据库的加密，可降低拖库、数据泄露带来的安全风险。 针对敏感数据，采取加密、掩码、匿名化等方式进行保护。这样，即使敏感数据被非法窃取，也可降低这类数据泄露的风险。 应该监控加密和解密密钥的使用，并根据数据用途、类型和分类来选择不同的加密密钥。
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，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
PERF03-07 选择合适的Kafka 风险等级 中 关键策略 根据生产流量、消费流量、老化时间、副本数等指标，计算业务所需的规格，选择合适的Kafka规格。 规格测算： 性能容量维度所需最小节点数 = max（（存储带宽需求 / 单节点存储带宽），（网络带宽需求 / 单节点网络基准带宽））
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 弹性云服务器
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