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24小时以上 1天至7天 3 电子传输和设备支持：关键数据定时传送，备用网络部分就绪 12小时以上 数小时至1天 4 电子传输及完整设备支持：少量数据丢失，备用数据系统就绪，数据定时传送，备用网络就绪 数小时至2天 数小时至1天 5 实时数据传输及完整设备支持：数据丢失趋于0，备
esos或者YARN上，能够接入HDFS、HBase、Hive等多种数据源，支持MapReduce程序平滑转接。 集群服务部署规划 服务规模与业务容量参数配置对照表 Spark作为内存计算引擎，需要更多的内存和CPU。用户在规划规格时，应根据当前的业务容量和增长速度，规划合理的内存和CPU资源，特别需要关注以下几点：
Cassandra等，将数据分散存储在多个节点上，以提高数据的可靠性和可扩展性。 数据压缩：对于大量的数据，可以采用压缩算法进行压缩，以减少数据的存储空间和传输带宽。 并行计算：使用并行计算框架，如Apache Spark、Apache Flink等，将计算任务分配到多个节点上并行执行，以提高计算速度和效率。
强化操作系统和减少组件：通过减少未使用的组件、库和外部服务，可以缩小系统在意外访问下的危险。这包括操作系统程序包、应用程序以及代码中的外部软件模块。 创建安全的虚拟机镜像或者容器镜像。 使用第三方工具进行安全性分析：使用第三方静态代码分析工具和依赖关系检查工具来识别常见的安全问题和漏洞，确保代码的安全性和合规性。
概述 本章节以典型Web应用为例，介绍不同可用性目标要求下部署的典型架构示例。针对每种场景，从以下几个维度进行设计，来达成可用性目标。 类别 应用可用性影响 冗余 应用内组件的高可用能力，在应用内部分节点故障时业务自动恢复能力 备份 应用数据被破坏的情况下的恢复能力 容灾 在Re
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。数据可以存储在多种资源中，如ECS/BMS中的卷、RDS/DDS等数据库、SFS文件系统、OBS对象存储等。 根据重要性对数据进行分类。应用系统内的不同数据具有不同的重要程
leInfo()，以便调用一次取得所有信息，减少交互次数。 批处理 把经常性的服务请求合并到一起，节省请求的初始化、传输、终止的处理开销。当请求的任务初始化、传输、终止的开销较大时，系统的额外开销可能超过真正的处理时间。通过将请求合并为批处理，开销处理为一批请求所分摊，不再是单独
RES15-03 自动化回滚 在升级或部署过程中出现异常，或检查/测试失败时，支持自动回滚，减少人工干预，避免回滚失败。 风险等级 高 关键策略 检测到异常后，可一键式回滚。 回滚过程自动化完成。 父主题： RES15 升级不中断业务
收集信息：收集关于云上系统的信息，包括系统架构图、数据流程、访问控制策略等。 识别资产：确定在云上系统中的关键资产，包括数据、应用程序、虚拟机、存储等。 识别威胁源和攻击路径：确定可能对云上系统构成威胁的威胁源和攻击路径，考虑不同攻击者可能采取的攻击手段。 评估威胁概率和影响：评
SEC06-02 建立安全编码规范 应用安全涉及需求、设计、实现、部署多个环节，实现的安全是应用安全的重要一环。建立安全编码规范有助于团队编写更安全、更高质量的代码，减少甚至规避由于编码错误引入的安全风险。 风险等级 高 关键策略 发布团队常用编程语言的安全编码规范。通用的安全编
COST08-03 存算分离 风险等级 中 关键策略 传统大数据方案计算和存储融合部署，扩容磁盘时必须扩容计算节点，在实际使用时产生浪费。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。
关联源代码版本和部署的应用版本，使用代码质量最佳实践 OPS03 你是否有完备的测试验证体系？ 1. 推行开发者测试 2. 使用多个环境进行集成测试，构建和生产环境相同的预生产环境 3. 性能压测 4. 生产环境拔测 5. 混沌测试和演练 OPS04 自动化构建和部署流程是否完备？
更新Grid路由层路由，使分区键重定向到新位置。 从分区键旧位置删除数据。 Grid代码部署与更新： Grid代码部署可与跨AZ、跨Region结合，通过多层隔离，减少故障影响范围。 Grid业务单元代码更新时，建议采用类似金丝雀部署（灰度发布）的方式进行更新，以减少由于版本问题而导致多个Grid业务单元同时故障的可能
SEC06-01 安全合规使用开源软件 开源软件在现代软件开发中的重要性不言而喻。越来越多的企业选择使用开源软件来开发和部署软件应用程序。开源软件的使用必须严格遵守合法合规的底线，包括开源软件的来源、漏洞管理、可追溯、归一化及生命周期管理等方面。 风险等级 高 关键策略 来源可靠
PERF06-01 分层看护 风险等级 高 关键策略 基于业务的部署架构，一般可以从最底层的硬件基础设施到最上层的应用分成5层资源，云上服务可以只需要关注虚拟网络、实例、应用三层。结合每一层资源的特征指标进行分层建模，分别设置不同梯度的性能看护指标。通常按照指标劣化程度可以设计成
定义： RPO：允许的数据丢失量，与数据的周期性复制周期或连续性复制延时相关。 RTO：允许的业务恢复时长，即业务中断时长，与灾备端业务的部署与切换方式相关。 风险等级 高 关键策略 不同的业务系统重要性不一样，针对应用系统内的各种业务，需要明确其重要性及对应的RPO/RTO指标
RES03-03 对接容灾仲裁，支持自动切换 针对有状态的主备类型业务，在跨AZ部署并支持自动切换时，需要对接容灾仲裁，以避免出现双主或双备，从而在AZ间链路中断的情况下，业务能自动切换到一个AZ提供服务而不受影响；对于集群类业务不涉及。 风险等级 高 关键策略 面向有状态主备类
会充份发挥性能优势，提升软件的执行效率，最终提升产品的竞争力。 高性能编码规范构建策略： JAVA语言：结合语言基础能力的使用、并发模型、部署调优、工具链辅助等维度展开。 C/C++语言：结合语言基础能力、编译技术、并发技术、高效数据结构与算法、高性能库及工具链辅助展开。 父主题：
计算需求大，可容忍较高的时延。为了保证在线业务的性能和稳定性，通常按波峰时需要申请资源，这样在非波峰时段就有资源浪费。将在线离线业务混合部署，可有效提升整体利用率。 父主题： COST08 进行架构优化
PERF01-01 全生命周期性能管理 风险等级 高 关键策略 指定性能目标 从性能角度来看，最好为性能场景定义具体的、量化的、可测量的性能目标。若要设置这些目标，需要充分了解业务要求以及预期将提供的服务质量。 需要与业务利益干系人共同关键功能的体验要求，而不是只关注技术指标。通
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