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零信任原则（Zero Trust） 零信任遵循“永不信任，始终验证”的安全理念，假设任何人或程序都不可信，无论是内部用户、外部用户还是网络设备。系统内的组件进行任何通信之前都将通过显式的验证，减少系统信任带来的攻击面。零信任把现有的基于实体鉴别和默认授权的静态信任模型（非黑即白）
件，通过HPA可以调整应用的副本数，调整的副本数会改变当前负载占用的调度容量，从而实现调度层的伸缩。 节点弹性伸缩：即资源层弹性，主要是集群的容量规划不能满足集群调度容量时，会通过弹出ECS资源的方式进行调度容量的补充。 两个维度的弹性组件与能力可以分开使用，也可以结合在一起使用
为了降低整体成本，优化的工作量必须与潜在的节省额成比例。优化可以从应用占成本的比例考虑。 例如，与占总成本 5% 的应用相比，应更经常、更彻底地审核占总成本 50% 的应用。优化时要考虑的另一个因素是实施更改的工作量。如果测试和验证变更的成本很高，优化的频率应该降低。您应该反方向考虑是否可以通过替身自动化测试和验证能力，从而进一步降低人力成本。
性能目标达成一致。使用监控工具来分析历史趋势，并识别支配性占比的数据流和代码实现路径。本原则强调采取措施使性能指标可测试，可以利用商用工具测试质量指标，也可以在设计时考虑相关性能指标的可测试性措施。需要测试的数据包括响应时间，处理容量，也包括功能/模块被执行频度等指标。 通过优化提高效率
以隐私政策、用户协议、提示信息等形式呈现。 风险等级 中 关键策略 主动通知数据主体的重要性在于： 透明度和可控性：通过主动通知，数据主体可以了解数据处理者如何处理其个人数据，从而增加对个人数据的透明度和可控性，使其能够做出知情同意的决定。 合规性：在许多隐私保护法规（如欧洲的G
RES12-02 制定应急预案 针对常见问题现象，提供标准化的应急恢复指导，以便在出现问题后，可以有序的完成恢复操作，避免操作失误。 风险等级 高 关键策略 需要覆盖常用典型场景。 应急恢复需要有标准的操作流程和动作，确保在事件发生时，相关干系人都能够明确自身职责和所需要采取的措施。
RES12-04 出现问题后尽快恢复业务 应用系统出现故障后，需要能尽快发现，尽快响应。 风险等级 高 关键策略 可以通过以下途径实现故障的快速发现： 监控：应用系统需要提供业务监控信息，以便实时了解系统运行状态；维护团队需要有专人观测，并在发现故障发生时，需要及时响应。 告警：
潜在的问题和改进空间。 风险等级 中 关键策略 制定检视计划： 确定检视的频率和时间安排，以确保代码检视是持续的活动。 确定检视范围，例如可以是每次提交、每个功能完成后，或者定期的大规模检视。 培训团队成员： 提供培训以确保团队成员了解如何进行有效的代码检视。 确保团队了解代码检
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。 值得注意的是，成本优化不是一锤子买卖，团队对责任的接受，实施包括指标自身的完善都需要一个过程。
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
安全事件演练是一种模拟性的活动，旨在让组织成员在一个模拟的安全事件场景下进行实际操作和应对，以测试和提高其应对安全事件的能力。通过安全事件演练，组织可以评估其安全事件响应计划的有效性，发现潜在的问题并进行改进，提高团队的准备性和反应能力。 风险等级 高 关键策略 按照“三化六防”（实战化、
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，需要依赖持续的资源治理和数据治理。
团队），负责在整个组织内建立并维护成本意识。成本优化的负责人可以是了解整个组织和云财务的个人或团队。而整个团队的成员需要包含相关决策部门和实施部门的人员，典型的团队成员通常包括来自企业的核心决策者（CXO），财务、开发，运维/运营，数据分析团队的人员。 这个团队可以是一个虚拟团队，该团队在企业开始实施成
定期回顾和审核 风险等级 高 关键策略 为了让云上应用始终最具成本效益，推荐您定期对其进行回顾和审核，以了解是否有机会实施新的优化措施。 回顾和审核可以基于成本分配的原则，在应用级别执行，持续审核组织为每个云上应用付出的总体成本。通过综合考虑云资源成本，研发成本，运营管理成本（如托管服务 vs
实现方案设计：影响性能的主要因素，在不改变整体架构的情况下可以修改 编码实现：目前情况下是重要因素，也是可以不断改进的因素 系统或组件的性能问题，对外的表象上反应为： 请求响应延迟时间过长 资源占有量过大 对常见的性能问题进行分析，可以发现对于一个系统或组件来说，性能问题经常发生在以下方面：
善整体性能；如多个进程可以从一个数据库的同一部分读取。 并行处理：当并行处理过程的增速能抵消通信开销和资源争用延迟时，执行并行处理。 分散负载原则：通过在不同时间或者不同位置处理冲突负载，从而分散负载：将资源划分为成一些相对独立的小资源组，不同进程/线程可以独立访问，是“资源”分
RES08-01 减少强依赖项 系统内组件之间强依赖时，一个组件故障会对其他组件造成直接影响，影响系统可用性。 风险等级 中 关键策略 可以通过以下技术将强依赖项转换为非强依赖项： 提高关键依赖项的冗余级别，降低该关键组件不可用的可能性。 与依赖项的通信采用异步消息并支持超时重试
容量规划指根据业务需求和系统性能，包括用户数量、并发请求量、响应时间要求等，以此规划和配置系统所需的资源。容量规划对于任何组织来说都非常重要，有效的容量规划可以确保有足够的资源来满足预期的需求，同时避免浪费资源。 收集容量数据 收集容量数据有助于将业务目标转化为技术要求，并且对于预测容量至关重要。
关键策略 由于成本优化是跨组织多个业务部门的事项，而云资源是云上成本的主要开销，故而应该制定策略，确定您的组织应该如何管理资源。如上文所说的，可以使用账号隔离不同组织/部门的资源，甚至于在同一个组织/部门内部，开发，测试，核心业务，非核心业务，也使用不同的账号和环境。 然而即使账号/
一套完整的解决方案。性能可观测体系在此基础上突出了性能指标，通过收集和分析性能数据，可以识别系统瓶颈、优化资源分配等，找到性能优化方向。 性能监控对象：服务器、操作系统、数据库、应用程序、网络设备、云服务。 常见性能指标：包括资源CPU、内存，硬盘等，及程序的响应时间、吞吐量、并发数等。
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