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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
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
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
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：
署。 备份 RDS、DDS数据库自动备份，在数据故障时使用最新备份数据恢复，可以满足可用性目标要求。 容灾 应用跨AZ部署，AZ故障时自动恢复；支持跨Region双活容灾，在出现Region级故障时可以自动切换在异地恢复业务。 监控告警 进行站点运行状态检查，在发生故障时告警；针
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。
详见“共享云硬盘及使用方法”。 负载均衡 配合弹性负载均衡ELB服务，可以实现多BMS实例的负载均衡。 健康检查 通过弹性负载均衡ELB服务，可对BMS实例进行健康检查。详见“修改健康检查配置”。 跨AZ容灾 配合ELB服务，可以实现跨AZ的故障切换。 监控告警 配合CES服务，支持对BM
自动监控：云监控服务不需要开通，在创建弹性云服务器等资源后监控服务会自动启动，您可以直接到云监控服务查看该资源运行状态并设置告警规则。 主机监控：通过在弹性云服务或裸金属服务器中安装云监控服务Agent插件，用户可以实时采集ECS或BMS 1分钟级粒度的监控数据。已上线CPU、内存和磁盘
min.bytes 根据业务调整 默认为1，每次FETCH请求最少返回数据量。增加该值可以提高吞吐量，同时也会产生一定延迟。 观测性能指标 Kafka提供了以下性能相关监控指标，从这些指标可以帮助分析消息堆积、分区数据倾斜、流量倾斜等问题。 指标ID 指标名称 指标说明 broker_disk_usage
这种情况时，可能会由于一台物理服务器故障而导致业务中断。 风险等级 高 关键策略 针对多个承载相同业务的ESC，需要配置主机组反亲和，从而可以将相同业务的ECS调度到不同物理服务器上，以避免由于单台物理服务器故障而导致所有业务不可用的场景。 若ECS通过AS进行弹性伸缩时，则需要
RES07-02 日志统计监控 应用系统需要收集日志，在必要时对日志进行统计分析，设置告警规则触发告警，统计分析的内容可以是统计一定时间段内某些关键字出现的次数。 风险等级 中 关键策略 日志关键字与出现次数阈值需要合理设置，以免监控信息不正确。 日志信息（如关键字或出现频率）发生变化时，需要及时更新告警规则。
系统内组件之间直接访问时，会产生紧耦合关系一个组件的状态变化会对其他组件产生直接影响，从而会导致所有组件的可用性均下降。而采用松耦合架构时，各个组件之间的依赖关系非常弱，它们可以独立地进行修改和扩展，而不影响其他组件；系统更加灵活，易于维护和升级，并且稳定性和可靠性也更强。 风险等级 中 关键策略 组件之间通过消息
业务失败，但也会消耗更多的服务器时间来获取所需的成功响应。 风险等级 高 关键策略 请求超时，可能是链路闪断或其他临时性故障导致消息丢失，可以进行重试。 根据错误响应码进行有针对性的重试；对于临时性故障，如错误码指示为系统繁忙时，可等待一段时间后重试，否则无需重试。 请求SDK中内置了消息重试时，客户端无需重复重试。
RES11-05 红蓝攻防 通过红蓝攻防，可以模拟各种复杂的攻击场景，帮助全面评估应用韧性，及时发现并解决潜在风险。 风险等级 高 关键策略 蓝军从第三方角度发掘各类脆弱点，并向业务所依赖的各种软硬件注入故障，不断验证业务系统的可靠性；而红军则需要按照预先定义的故障响应和应急流程进行处置。
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