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RES03-02 跨AZ数据同步 针对有状态业务，需要进行跨AZ的数据同步，以便在一个AZ故障的情况下，数据不丢失；对于无状态业务不涉及。
SEC08-03 数据主体的选择和同意 数据主体的选择和同意是指在个人数据被收集、处理或使用之前，数据处理者需要获得数据主体（个人）的明确同意，并且数据主体有权选择是否同意其个人数据被处理的过程。
SEC08-05 数据使用、留存和处置合规性 数据使用、留存和处置的合规性是指数据处理者在处理个人数据的过程中，包括数据的使用、保留和销毁阶段，需遵守相关的法律法规和隐私保护准则，确保数据处理活动符合法律规定并尊重数据主体的权利。
PERF04-05 应用性能数据采集 风险等级 中 关键策略 应用程序的性能数据（吞吐量、延迟和完成时间），通常需要通过代码采集，例如嵌入代码片段或将工具集成到应用程序代码中。通过应用的性能数据，可以识别性能瓶颈、评估系统行为、识别可用性风险、规划容量等指标。
SEC07-01 识别工作负载内的数据 通过业务流程、数据流动方向、数据分布、数据的所有者等维度，对照合规要求评估数据的敏感度，对数据分级分类。 风险等级 高 关键策略 遵循以下步骤梳理、识别数据： 业务流程分析。
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。
相关云服务和工具 云监控服务 CES 父主题： 性能数据采集
数据分区：将数据按照一定的规则分成多个分区，以便更好地进行数据处理和计算。 网络优化：通过优化网络带宽、延迟等参数，以提高数据传输的速度和效率。 数据清洗和预处理：在进行大数据处理之前，对数据进行清洗和预处理，以提高数据的质量和准确性，减少后续计算的错误率和计算量。
RES10-01 应用控制平面与数据平面隔离 通常应用的数据平面处理业务，比较重要，可用性要求比较高，而控制平面不直接处理业务，因此其故障时不应该影响业务系统。 风险等级 高 关键策略 应用控制平面与数据平面隔离，避免控制系统故障影响业务。
RES02-03 定期进行备份数据恢复 通过定期恢复测试，可以验证备份数据的完整性与恢复处理过程是否可用，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 定期执行备份数据恢复，以验证备份的完整性。
SEC08-06 向第三方披露个人数据合规性 在将个人数据分享、转移或提供给第三方时，数据控制者必须遵守相关的法律法规和隐私保护准则，以确保数据转移活动符合法律规定并尊重数据主体的权利。 风险等级 高 关键策略 产品需评估是否存在将个人数据推送给第三方应用。
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，避免出现数据库层与应用层不兼容或数据库切换对业务架构中其他组件产生负面影响。
数据安全 数据安全中心 DSC：新一代的云原生数据安全平台，提供数据分类分级，敏感数据扫描，数据安全体检，数据水印溯源，数据脱敏等基础数据安全能力。通过数据安全资产地图整合数据安全生命周期各阶段状态，对外整体呈现云上数据安全态势。
PERF03-11 选择合适的非关系型数据库 风险等级 中 关键策略 华为云数据库提供了DDS、GeminiDB两种非关系型数据库服务。
比如对于重要数据，通常允许数据丢失的时间会比较少，从而需要更频繁的备份；对于一般的数据，允许数据丢失的时间比较长，可以使用较低的备份频率；对于一些不重要的数据，其数据丢失对业务没有影响，则不需要进行备份。 风险等级 高 关键策略 识别应用系统中的所有数据。
明确个人数据所涉及的角色，包括数据主体、数据控制者、数据处理者、第三方等角色。 明确隐私保护原则，应遵循合法、透明、安全的原则。 合法、正当、透明：个人数据应当以合法、正当、对数据主体透明的方式被处理。
从HDFS中读入数据时，要考虑block解压缩后的数据膨胀。 规划一定的磁盘作为缓存空间，包括缓存数据与日志。
数据持久性 RDS数据持久性高达99.9999999%，保证数据安全可靠，保护业务免受故障影响。 数据备份和恢复 RDS支持每天自动备份数据，备份都是以压缩包的形式自动存储在对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）。
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。
从HDFS中读入数据时，要考虑block解压缩后的数据膨胀。 规划一定的磁盘作为缓存空间，包括缓存数据、日志、Shuffle数据。 调优原则 提高cpu使用率同时减少额外性能开销。 提高内存使用率。 优化业务逻辑，减少计算量和IO操作。
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