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能上，减少用于维护和处理突发事件的时间，从而带来运行良好的系统和平衡的工作负载，尤其是卓越的客户体验。卓越运营支柱融合了这些优秀实践，聚焦如何正确地构建软件，高效地运维软件，持续提供卓越的客户体验，包含：组织团队、设计工作负载、大规模运营工作负载和随时间变化改进工作负载的最佳实践。
韧性的侧重点不同。可靠性工程的目标是尽可能减少系统中的故障，保证系统无故障运行。而韧性工程，接受故障总会发生的现实，关注的是如何降低故障带来的损失以及如何从故障中恢复。 父主题： 基本概念
功能/模块被执行频度等指标。 通过优化提高效率 在初始阶段设置的目标考虑到各种约束和业务目标，随着业务的增长应不断进行调整。为了进一步优化性能效率，需要清楚地了解系统的使用方式、演变过程，以及平台或技术是如何随时间变化的。需要预留足够的时间来进行持续的性能优化，可以构建性能驱动的
被删除时使用备份数据快速恢复。 ECS实例使用本地盘时本地盘故障 检测：应用层检测本地盘运行状态。 恢复：应用层采用RAID实现ECS内硬盘高可用，并实现跨ECS的数据复制与高可用，以便在本地盘故障时业务可快速恢复。建议非必须使用本地盘场景，尽可能使用EVS云硬盘，以提升硬盘的可靠性。
员应遵守这些政策和流程，确保安全管理的一致性和有效性。 建立应急响应计划：开发和测试应急响应计划，以应对安全事件和紧急情况。团队应清楚知道如何应对安全威胁和处理安全事件。 父主题： SEC01 云安全治理策略
状态数据的BMS实例。 相关云服务和工具 存储容灾服务 SDRS 弹性云服务器 ECS 云数据库 RDS 分布式缓存服务 DCS 对象存储服务 OBS 父主题： RES03 跨AZ容灾
数据快速恢复。 BMS实例物理服务器或本地盘故障 检测：应用层检测物理服务器和本地盘运行状态 恢复：应用层采用RAID实现BMS内硬盘高可用，并实现跨BMS的数据复制与高可用，以便在物理服务器或本地盘故障时业务可快速恢复。建议非必须使用本地盘场景，尽可能使用EVS云硬盘，以提升硬盘的可靠性。
对于收集、处理、存储个人数据的系统，应提供数据主体限制其个人数据处理机制。 对于收集、处理、存储个人数据的系统，应提供数据主体提供的个人数据导出的机制。 父主题： SEC08 数据隐私保护
受理客户的服务请求，第一时间将大部分的服务请求闭环。二线处理一线升级的服务请求和监控发现的客户的问题，按照SLA完成闭环，涉及到软件版本缺陷类问题升级到三线进行解决，大部分时间处理告警、事件和故障的恢复，其余时间开展转维验收、应急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。
ython的tensor对象关联一个C++的tensor对象，Python的tensor对象的消失会触发C++的tensor对象析构释放内存。一个在C++环境里创建的tensor对象可以返回成一个Python的tensor对象。 C++的tensor对象分为两部分：一部分是vie
3.6 之后新增的特性。惰性队列的消息会自动存储到磁盘，因此减少了内存的使用率，但是会增加I/O开销，影响吞吐量。使用惰性队列能够更好的把控性能，并且使得集群更加的稳定。和非惰性队列不同，消息不会积累在内存中然后等到内存不足再一次性刷到磁盘，造成队列性能不稳定。如果你需要一次发送大
关键操作通知功能后，CTS会对这些关键操作通过消息通知服务（SMN）实时向相关订阅者发送通知。 开启审计日志转储，将CTS的审计日志存储到OBS。依据您的合规性、业务要求设置日志保留时长。 对审计日志进行保护并定期备份，避免受到未预期的删除、修改或覆盖。可以同步开启审计日志的文件
否能自动恢复。 对于依赖特殊资源的ECS，如本地盘、直通FPGA卡、直通IB卡等，不支持故障自动恢复，针对此类ECS需要检查是否可以替换为不依赖于这些特殊资源的ECS，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
新集成到源代码控制系统中。当工程师向代码仓提交代码时，持续集成过程就开始了。理想情况下，集成过程会根据多个基线和测试来验证代码。然后，它向提交者提供有关这些测试状态的反馈。如果基线检查和测试进展顺利，集成过程将生成并暂存部署更新软件的资产。这些资产包括编译的代码和容器映像。 持续
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度，对备份的要求也不同；如对一些重要数据，RPO要求接近0，需要
梳理资产清单 梳理工作负载涉及的服务器、IP地址、域名、数据库、证书等全量云资源的资产清单，给资源打上标签，从而在出现安全事件时，能快速定位到有安全风险的资源。 风险等级 高 关键策略 设计态与运行态一致性：对照设计态的架构图、架构文档实施云服务资源。工作负载运行时的架构始终保持与设计态一致。
应用性能数据采集 风险等级 中 关键策略 应用程序的性能数据（吞吐量、延迟和完成时间），通常需要通过代码采集，例如嵌入代码片段或将工具集成到应用程序代码中。通过应用的性能数据，可以识别性能瓶颈、评估系统行为、识别可用性风险、规划容量等指标。 常用应用性能监控策略有： APM 工具：可用使用云上APM
检测：生产消息失败 恢复： 应用层进行重试，以应对暂时性故障；应用故障重试处理可参考“故障重试”。 当多次重试后仍无法写入成功，可将数据写入本地缓存，待服务可用后再写入实例。 当实例由于过载导致网络限制时，可参考“CPU /内存/带宽使用率过高”的处理。 父主题： DMS分布式消息服务
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
通过接口查看Hive对整个SQL语句是如何进行任务的分解和编排，并结合MapReduce/Spark的执行情况针对性的进行任务的优化。 HiveMetaStore：因为Hive的MetaStore可能是外部的独立数据库，所以它的性能也会影响到整个HiveServer的性能，主要包
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