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SEC04-02 控制网络流量的访问 控制网络流量以确保网络分区之间的流量是可预期的、允许的。依据零信任原则，需在网络级别验证所有的流量出入。确保网络设备的业务能力、网络每个部分的带宽满足业务高峰期的需要。 风险等级 高 关键策略 在设计网络拓扑时，仔细检查每个组件的连接要求，例如是否需要
且是适当、必要的。尽可能对个人数据进行匿名或化名，降低对数据主体的风险。 准确性：个人数据应当是准确的，并在必要的情况下及时更新。根据数据处理的目的，采取合理的措施确保及时删除或修正不准确的个人数据。 存储期限最小化：存储个人数据不超过实现数据处理目的所必要的期限。 完整性与保
功能，适用于游戏、物联网业务、互联网应用等多个场景。 GeminiDB Redis接口：GeminiDB Redis接口是一款基于华为自研的计算存储分离架构，兼容Redis生态的云原生NoSQL数据库，基于共享存储池的多副本强一致机制，支持久化存储，保证数据的安全可靠。具有高兼容
标。用户可以针对自己关心的业务指标进行监控，将采集的监控数据通过使用简单的 API 请求上报至监控服务进行处理和展示 中间件监控 提供快捷安装配置各类型中间件插件的功能，并提供开箱即用的专属监控大盘，目前支持的中间件插件有以下几种： MYSQL、REDIS、MONGODB、NGI
用，例如Prometheus、Grafana、Zabbix等，以及华为云提供的云监控服务CES。这些工具可以定期收集指标，提供可视化的指标报告，并且可以发送警报，以帮助组织及时发现问题。 可参考CES的最佳实践，https://support.huaweicloud.com/be
确保只有必要的人员或组件可以访问特定的网络资源。 风险等级 高 关键策略 通过配置安全组和网络访问控制列表（ACL），控制进出云资源的网络流量，确保只有授权的流量能够访问特定的服务和端口。根据业务实际情况优化每个网络区域的ACL，并保证访问控制规则数量最小化。 避免暴露多余的公网IP，同时不应对
对资源进行监控时，需要先定义资源的关键指标以及对应的阈值，以便快速有效的发现业务表现和系统状态，以便在异常状态下尽早干预恢复，或定位改进系统缺陷。 风险等级 中 关键策略 关键指标需要与系统内工作负载的关键性能指标相关，并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
可伸缩性是系统自对齐软件功能的要求增加的情况下，继续实现其响应时间或吞吐量目标的能力。 吞吐量（TPS） 吞吐量反映处理能力，指系统在每单位时间内能处理多少个事务/客户请求/单位数据等。 网络带宽 带宽是指在一定时间内，传输数据的能力或速率。 网络流量 网络流量是指在网络中传输的数据量，它可以
区等。最重要的边界是公共网络（互联网）与应用程序之间的边界，这个边界是您的工作负载的第一道防线。华为云的VPC和子网都可以作为每个网络分区的边界。 VPC划分：为VPC指定合适的CIDR范围，以确定VPC的IP地址空间。 子网划分：在VPC中，创建多个子网，并将不同的资源部署在不同的子网中。
工作负载级参考架构 对于一些中小企业，使用华为云单账号即能满足其IT系统管理的诉求。客户会把所有工作负载部署在一个账号内。以下是一个单账号的工作负载级的安全参考架构。 该架构主要的安全设计如下： 网络安全 防DDoS攻击使用AAD服务 Web类攻击采用WAF防护 采用SSL证书进行通信加密
根据“常见IT系统SLO示意”中的表格可以得知，不同的IT系统，SLO目标是存在差异的，不是所有的应用系统都需要达到最高可用性要求。 当系统可用性目标要求升高时，所需的成本也通常会增加，因此在可用性目标制定时，需要对韧性与成本进行权衡，确定真正的可用性需求。 在系统的可用性目标明确后，可参
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
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
由学习、动态选路以及链路切换，极大的提升网络的可扩展性及运维效率，从而保证业务的连续性。 ESW 将VPC和本地网络连接到一个网关中（二层互联），助力企业客户灵活构建大规模、高性能、高可靠的云上/云下网络。 NAT gateway 通过地址转换的方式，使多个云主机可以共享私网IP
在华为公司，卓越运营代表着质量、效率和可持续的卓越客户体验。它帮助改进设计、开发、测试、部署、发布和运维活动，持续实现高质量的交付结果，推动了持续集成和持续交付（CI/CD）落地；同时助力打造确定性运维体系，让研发团队将更多时间用在构建让客户受益的新功能上，减少用于维护和处理突发事件的时间，从而带来运行良好的系统和平
算法优化是提高程序性能的关键，可以通过改进算法的设计和实现方式来提高其效率和性能。以下是一些最佳实践： 使用正确的数据结构：选择合适的数据结构可以大辐提高算法的效率。例如，使用哈希表可以快速查找元素，使用数组可以快速访问元素。 减少内存分配：内存分配是一个耗时的操作。可以通过预先分
实施分布式跟踪 Trace是一系列因果相关的分布式事件的表示，这些事件编码了流经分布式系统的端到端请求流。 风险等级 高 关键策略 当系统出现问题时，需要能够追踪系统中每个组件的行为和交互情况。通过在系统中实现分布式跟踪，可以快速定位问题并进行有效的故障排除。 设计建议 链路跟踪可以通
银行，投资，金融，政府，电信，关键企业应用 系统的可用度依赖于系统内各业务单元的可用度。各业务单元之间典型的可靠性模型有两类： 串联模型：组成系统的所有单元中任一单元的故障都会导致整个系统故障的称为串联系统。 可靠性数学模型： 举例：假定系统存在2个串联单元，每个单元的可用度均为99.9%，则系统可用度为
主流开源社区数据库之一，对MySQL有较好的兼容性；RDS for MariaDB适用于各种规模的应用程序。 关系型数据库的选择建议： 场景一：基于兼容性原则 考虑平滑上云，上云前系统中数据库的选型已经过业务实践的检验，建议选取生态相同的关系型数据库服务进行平替，避免出现数据库层
控实例内的内存占用率，在超过阈值的情况下及时告警，人工介入迅速恢复，可避免造成业务中断。 典型的亚健康场景有：通信链路丢包/错包、硬盘性能下降、CPU/内存过载等，当应用系统内组件出现亚健康时，可能会导致应用系统对外业务成功率下降。 由于亚健康并非故障，因此针对亚健康的检测一般是
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