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RES08-03 减少被依赖项故障的影响 被依赖项自身的可用性需要增强，以减少对依赖它的组件的影响。 风险等级 中 关键策略 对于被依赖项本身，为减少由于服务故障或运行缓慢对依赖它的组件的影响，需要考虑使用以下技术和原则： 减少被依赖项本身的外部依赖。 优化性能，减少消息响应时延和负载。
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
可靠性功能 数据备份和恢复 使用CBR云备份服务可对BMS的所有云硬盘（系统盘和数据盘）进行备份，支持基于多云硬盘一致性快照技术的备份服务，并支持利用备份数据恢复裸金属服务器数据，最大限度保障用户数据的安全性和正确性，确保业务安全。详见“备份裸金属服务器”。 集群HA 配合共享云
RES05 网络高可用 应用系统对外或对内通信都依赖于网络，一旦网络异常将会导致业务中断，因此网络架构的高可用及容灾能力至关重要。在进行网络设计时，需要充分考虑应用系统对内和对外的网络连接、IP地址管理和域名解析等。 华为云中网络高可用主要涉及三个场景： 公有云网络：构建应用系统
SEC07-03 对数据操作实施监控 根据数据的分级分类，应对数据的修改、批量操作等行为实施限制措施或建立监控机制。 风险等级 高 关键策略 对数据的修改、批量操作等行为实施限制措施或建立监控机制。 使用数据库安全服务DBSS对数据库行为进行审计。数据库安全审计提供旁路模式审计功
SEC07-05 传输数据的加密 对传输中的数据进行加密处理，以确保数据在传输过程中不被未经授权的访问者所窃取、篡改或查看。 风险等级 高 关键策略 使用加密协议：确保在数据传输过程中使用安全的加密协议，以加密数据并保护其在传输过程中不被窃取或篡改。使用最新的TLS版本（如TLS
COST01-03 明确团队责任，建立和维护成本意识文化 风险等级 中 关键策略 成本优化的流程中落实成本意识、都需要明确团队责任。一种比较好的实践是使用一组明确定义的 KPI 指标，提供团队级别的报告，实现成本透明度和成本问责制，这些指标可以包含收益/成本比率，单位商品成本，核心资源利用率等等。
RES11-01 混沌测试 混沌工程（Chaos Engineering）是通过故障注入的方式，触发或模拟实际故障，验证系统的稳定性和容错保护能力。 风险等级 高 关键策略 在真实环境中测试。 作为CI/CD管道的一部分例行执行。 主动注入故障，以便在问题发生前提前发现并解决问题。
RES03-01 集群跨AZ部署 应用内所有组件均采用跨AZ容灾部署，以避免单AZ故障时业务中断。 风险等级 高 关键策略 云服务实例具备跨AZ高可用实例时，优先使用云服务实例自身的跨AZ高可用实例。 云服务实例只支持发放单AZ实例，不支持跨AZ高可用实例时，需要借助其他云服务或应用层实现跨AZ容灾；以ECS为例：
PERF03-05 选择合适类型的存储云服务 风险等级 中 关键策略 在架构设计过程中，根据业务场景、数据特征等因素，选择相应的存储服务。目前可供您选择的有三种数据存储服务，分别是云硬盘、弹性文件服务（Scalable File Service, SFS）以及对象存储服务（Object
问题和检查项 企业在进行应用韧性设计的过程中，推荐使用如下问题寻找自身可以改进的点，并参考检查项/最佳实践进行改进，以下所有检查项，也是最佳实践建议，将在下一章节进行详细描述。 问题 检查项/最佳实践 RES01 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
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
SEC08-01 明确隐私保护策略和原则 明确隐私保护策略和原则是指在处理个人数据时，明确规定和遵守的保护个人隐私数据的总体策略和原则。 风险等级 高 关键策略 明确个人数据的分级及影响。个人数据包括：自然人的email地址、电话号码、生物特征（指纹）、位置数据、IP地址、医疗信
Serverless性能优化 Serverless函数配置最佳实践 运行时语言 当选择编译型语言（如Java，C#等），冷启动时延一般由于首次初始化消耗比较大会导致冷启动时延偏高，但是初始化完成后每次执行的时延相较其他解释型语言（NodeJs，Python等）会有一定优势。如果流
RabbitMQ性能优化 保持尽可能短的队列长度 太多的消息堆积在队列中会造成内存负载过高，为了释放内存，RabbitMQ 会把消息转存到磁盘，转存过程会耗费大量时间，造成消息处理速度下降或直接阻塞生产流程。因此队列中堆积过多的消息容易对 broker 产生负面效应。除此之外，如
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