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配置日志服务从日志中提取指定的关键词，便于您使用监控服务对日志中的关键指标进行监控及告警。主要关注：访问日志数量、错误日志数量、日志大小等指标 自定义监控 自定义监控展示用户所有自主定义上报的监控指标。用户可以针对自己关心的业务指标进行监控，将采集的监控数据通过使用简单的 API 请求上报至监控服务进行处理和展示
CPU /内存/磁盘/带宽使用率过高 检测：通过CES监控CPU /内存/磁盘/带宽使用率。 恢复： 当CPU/内存使用高时，可根据业务情况，手工修改代理规格或增加代理数量以扩展资源。 当磁盘使用率高时，可根据业务情况，修改实例存储空间支持更大存储空间。 当带宽使用率高时，可根据业务情况，变更规格以支持更大带宽。
CI DSS等。 定期对员工进行安全培训，提高他们对云安全的意识和理解。 相关云服务和工具 安全云脑 SecMaster 云监控 CES：使用CES获取安全事件的告警通知。CES提供对监控指标的告警功能，当云服务的状态变化触发告警规则设置的阈值时，系统提供邮件和短信通知，用户可以
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。 应用其他测试方法：除了工具的使用，还需要在应用程序级别进行测试，如使用模糊测试来查找和修复潜在的漏洞和错误。 相关云服务和工具
来提高其效率和性能。以下是一些最佳实践： 使用正确的数据结构：选择合适的数据结构可以大辐提高算法的效率。例如，使用哈希表可以快速查找元素，使用数组可以快速访问元素。 减少内存分配：内存分配是一个耗时的操作。可以通过预先分配内存或者重复使用已分配的内存来减少内存分配。 减少循环次数
可支持统一存储、统一分析、统一建模、统一威胁分析、统一编排响应、统一态势报告和统一安全策略管理等。 相关云服务和工具 云日志服务 LTS：使用LTS记录日志数据，快速高效地进行实时决策分析、设备运维管理以及业务趋势分析。 Web应用防火墙 WAF 安全云脑 SecMaster 父主题：
实施方案 冗余 ELB、ECS、DCS、Kafka、RDS、DDS等云服务实例均高可用部署。 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主备容灾，在出现Region级故障时可以快速在异地恢复业务。
识别性能瓶颈: 通过监控和分析云服务资源使用情况，找出性能瓶颈。 优化资源配置: 根据性能瓶颈，调整云服务资源的配置，如 CPU 、内存、网络等。 使用缓存: 使用缓存技术，如 CDN 、 Redis 等，提高数据访问速度。 代码优化: 对云服务资源使用的代码进行优化，提高代码执行效率。
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。 风险等级 高 关键策略 收集或使用个人数据前，须明确提示用户，并获得用户的同意，并且允许用户随时关闭对个人数据的收集和使用。 从数据主体系统中传出
钥为工作密钥提供加密保护。 使用安全的随机数生成器来生成密钥，确保密钥的随机性和不可预测性。避免使用弱密钥或者固定密钥。 传输密钥： 使用安全的通信渠道传输密钥，如加密通道或者物理传输。 确保传输过程中密钥不被窃取或篡改。 使用密钥： 最小化密钥的使用范围，避免在不必要的情况下暴露密钥。
自动修复：对于已知的漏洞或问题，自动化执行补丁安装、配置更改或清除恶意软件。 取证与记录：自动收集与事件相关的日志、网络包和其他证据，保存为后续分析使用。 通知与沟通：向指定的安全团队成员发送警报，同时向IT部门、管理层或其他相关方发送通知。 自动化分析：利用机器学习和数据分析工具，自动分析事件的性质、来源和影响范围。
常见故障模式 CCE集群的CPU /内存/磁盘容量使用率过高 检测：通过AOM监控CCE集群的CPU/内存/磁盘容量使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更集群规格或扩展资源。 CCE节点的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/GPU/GPU缓存使用率过高 检测：通过AOM监控CCE节点的
置错误时能够快速恢复到正确的配置数据状态。 风险等级 高 关键策略 进行全量数据备份，以防变更过程中数据被破坏，影响业务。 异常回滚时，可使用备份数据进行恢复。 父主题： RES14 配置防差错
关键策略 相同流量模型的业务，可共享网络带宽，带宽需要满足所有共享业务的需求 不同流量模型的业务，为了避免相互干扰，建议使用各自独立的共享带宽实例 不同特性的业务，建议使用各自独立的域名隔离。 父主题： RES05 网络高可用
00倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去。Spark提供一站式数据分析能力，包括小批量流式处理、离线批处理、SQL查询、数据挖掘等，用户可以在同一个应用中无缝结合使用这些能力。 Spark的特点如下：
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。 内存优化：通过调整内存分配和使用策略，如使用内存缓存、内存映射等技术，以提高数据处理和计算的速度和效率。
SEC03-03 定期审视权限 定期检视和更新权限，以避免权限蔓延，持续清理无用的权限。 风险等级 高 关键策略 使用IAM用户组控制人员的访问权限，并设置权限的到期时间。 如果用户组的职责产生变化，应该及时调整用户组的权限。 当账号委托给另一个账号时，设置到期时间。 通过IAM
SEC03-01 定义权限访问要求 明确定义哪些人员或机器应当有权访问哪个组件，选择用于进行身份验证和授权的适当身份类型和方法。 风险等级 高 关键策略 使用IAM角色来定义应用程序和组件对资源的访问权限。通过构建最低权限访问模型，确保只授予必要的权限。根据用户的角色和职责分配权限，确保用户只能访问其工作所需的资源。
以提高ECS的可用性。 对于ECS、BMS、MRS等实例，在使用本地盘时，由于磁盘存在使用寿命上的限制，长时间使用后出现故障的概率会比较高，需要避免使用，而尽可能使用具有高可用能力的EVS磁盘；若必须使用时，则建议使用RAID提升本地盘的可用性，并从应用层实现高可用，以便在一个实
将大多数场合在一起使用的功能组合在一起，以减少调用的交互次数。 本模式要求将组合调用居多的一些子功能，合并起来使用。聚合这个模式要求尽量将相关或紧耦合的功能放到一个对象中，使用本地接口，避免在外部接口或重开销的接口（如CORBA接口），呈现小粒度对象。聚合模式使用更粗粒度的对象，经
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