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、安全建模以及核心的安全控制点。企业需尽早规划和思考如何使用云技术和云服务来实现安全治理的现代化，并通过实施合理的云安全策略，实现云上业务系统的安全、合规。 SEC01-01 建立安全管理团队 SEC01-02 建立安全基线 SEC01-03 梳理资产清单 SEC01-04 分隔工作负载
适用电商、金融场景。 RabbitMQ：兼容开源RabbitMQ，支持广播、事务消息、消息路由、死信队列、优先级队列等，适用于秒杀、流控、系统解耦等场景。 详细版本对比可参考官方文档。 相关云服务和工具： 分布式消息服务Kafka版 分布式消息服务RocketMQ版 分布式消息服务RabbitMQ版
效率、 一致率打造可观测能力，将可观测设计规范统一发布，统一设计要求与运维管理要求。 设计建议 整体技术方案会变成标准并进行发布，各个业务系统架构师在设计时遵循这套标准，这样可以保证能力能够从设计态开始，包括运行态、高可用架构等场景中得到应用。 可观测指标可以通过监控工具来实现，
分钟，则每年故障中断时长为45分钟。 变更中断：假定应用支持金丝雀部署或蓝绿部署，并自动完成，软件更新不中断业务。 按照以上评估，每年应用系统不可用的时长是45分钟，满足可用设计目标要求。 电子商务类应用典型架构为前端无状态应用层+后端数据库，其中前端无状态应用可采用ECS或CC
有事情，被忽略的是最不重要的任务。主要用于处理瞬时突发负载导致超出系统处理的容量的情况，一般给重要任务赋予高优先级，最重要的行为优先得到处理。只适用于暂时超载的情况，如果超载不是暂时的，需要减少处理量，或者升级系统。如在性能过载场景下，按照功能优先级进行熔断间接，保证主要功能可用。
证书安全管理 使用托管云服务 SEC06 如何进行应用程序安全设计？ 安全合规使用开源软件 建立安全编码规范 实行代码白盒检视 应用安全配置 执行渗透测试 SEC07 如何进行数据安全设计？ 识别工作负载内的数据 数据保护控制 对数据操作实施监控 静态数据的加密 传输数据的加密 SEC08 如何进行数据隐私保护设计？
CS实例支持定时和手动两种备份方式，定时备份频率以天为单位，最多保存7天，但至少会保留一个数据备份文件；手动备份由用户触发，通常在执行业务系统维护、升级等高危操作进行，保存期限无限制。 DCS指定备份集恢复。恢复过程中，实例会有一段时间不能处理客户端的数据操作请求，当前数据将被删除，待恢复完成后存储原有备份数据。
相关云服务和工具 IAM身份提供商 华为账号使用的安全最佳实践 应用身份管理服务 OneAccess：使用OneAccess与您组织的HR系统关联实现单点登录。 父主题： SEC02 身份认证
踪具体产品、团队、项目的成本。 除了在成本中心查看预算进展外，您还可以为指定预算设置预算提醒，当实际使用或预测使用达到提醒阈值时，及时接收系统发出的短信或邮件预警，从而及时采取下一步措施。 您还可以设置预算报告，定期将指定预算的执行情况以日报、周报、月报的形式周知给企业内部相关角
预案与演练等主动运维活动，对现网的稳定性和可用性负责。三线聚焦解决软件版本缺陷问题。 此外也可以使用DevOps模式，由开发工程师直接运维系统，而保留一个小而精干的卓越运营使能团队，用于负责组织整体的卓越运营流程改进和相应的流程工具落地。 无论如何设立组织，应该确保具有一个整体的
据中心或其他VPC，并支持云主机面向私网提供服务。 应用组网 （用户<->云） ELB 针对HTTP/HTTPS的流量做负载分发，扩展应用系统对外的服务能力，提高应用程序的容错能力。 VPC Endpoint 在 VPC 与华为云服务之间建立连接，而无需将数据暴露于互联网；提供性能更加强大、更加灵活的网络。
变更管理流程：适用于生产环境软、硬件的变更活动管理，减少变更导致服务意外中断或服务质量下降，确保企业的环境安全、稳定地运行，并最大化的提升系统的可用性，满足所承诺的服务水平。 告警和事件管理流程：适用于开发，生产环境故障等事件的受理、处理、升级流程，确保用户的业务及时得到响应和处
议使用华为云提供的专业服务。 2.观测性能指标实践 性能监控有助于实时了解业务和系统的负载情况以及资源使用情况，结合告警规则的设置，云服务可自动对负载异常部分进行告警，以便更好地使用和维护云数据库系统。以GeminiDB 为例，您可以通过管理控制台，直观地查看GeminiDB Redis的各项监控指标。
流量过滤。使用防火墙、ACL控制内部和外部网络之间的访问流量以及内部网络中敏感区域的输入及输出流量，并对所有网络流量进行检查，阻止与已制定安全标准不相符的流量，以避免系统组件受到来自不可信网络的非授权访问。 使用应用负载均衡时，七层负载均衡更换为安全的证书。 启用VPC流量日志。VPC流日志功能可以记录虚拟
没有消息，会导致分区间的数据不均衡。 生产者发送消息时指定了消息Key，按照对应的Key发送消息至对应的分区，会导致分区间的数据不均衡。 系统重新实现了分区分配策略，但策略逻辑有问题，会导致分区间的数据不均衡。 Kafka扩容了Broker节点，新增的节点没有分配分区，会导致节点间的数据不均衡。
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