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数据敏感度、所属分类级别等详细信息。 相关云服务和工具 数据安全中心 DSC：DSC可根据敏感数据发现策略来精准识别数据库中的敏感数据，并支持从海量数据中自动发现并分析敏感数据使用情况，基于数据识别引擎，对结构化数据和非结构化数据进行扫描、分类、分级，解决数据“盲点”。 父主题：
和使用。 从数据主体系统中传出包含个人数据的错误报告之前，必须提供机制告知数据主体，并获得其同意。 若需要将个人数据用于营销、用户画像、市场调查，数据控制者和设备供应者必须提供机制单独获取数据主体明示同意，并提供随时撤销同意的机制。 设置或读取在数据主体系统上的Cookie前（如
COST01-04 指定云资源管理策略和相应的权限管理机制 风险等级 高 关键策略 由于成本优化是跨组织多个业务部门的事项，而云资源是云上成本的主要开销，故而应该制定策略，确定您的组织应该如何管理资源。如上文所说的，可以使用账号隔离不同组织/部门的资源，甚至于在同一个组织/部门内
同时明确变更的意义。变更信息包括： 基本信息：标题、时间、变更人、原因等。 变更信息：变更系统、变更场景、变更类型等。 变更方案：变更实施方案、回滚方案、验证方案等。 变更审批：由于变更系统相关的负责人进行审核，确保变更风险级别，若无法控制或无法预测，则建议明确变更方案或禁止变更
应用多AZ部署：应用应尽可能部署在多个可用区，避免由于单个可用区故障而导致所有业务中断。 应用多Region部署：对于可用性要求高的应用系统，需要考虑多Region部署，避免由于单个Region故障而导致所有业务中断。 在多AZ部署能满足需求的情况下，应优先使用多AZ部署。大多
SEC05-04 密钥安全管理 密钥的安全管理对于整个工作负载的安全性至关重要。如果使用不恰当的密钥管理方式，强密码算法也无法保证系统的安全。密钥的安全管理包括密钥的生成、传输、使用、存储、更新、备份与恢复、销毁等完整的生命周期流程。 风险等级 高 关键策略 生成密钥： 分层管理
注册信息的途径。 用户修改隐私偏好的设置和选项要便于用户发现和使用。 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
OPS05-01 进行生产准备度评审（Product Readiness Review） 风险等级 高 关键策略 Production Readiness Review 生产准备度评估基线：从SLI/SLO、可冗余、可容灾、可过载控制、可故障管理、可变更能力、可运维、安全生产等维
PERF01-02 应用性能编程规范 风险等级 高 关键策略 性能效率是一个系统性的工程，需要综合考虑从架构、设计、编码，到编译、运行的全过程，特别是在编码实现层面，有很多编码技巧，在不影响可读性、可维护性的前提下，提升软件性能。结合编程语言，将高性能编码最佳实践内建的规范中，将
OPS01-01 建立持续学习和改进的文化 风险等级 高 关键策略 由于系统的独特性和复杂性，没有放之四海皆准的方案，为了达到卓越运营，需要不断改进这些最佳实践，并建立自己的最佳实践。所以，在所有最佳实践的第一条，就是在您的团队中培养持续学习和改进的文化。 而持续学习和改进需要鼓
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。
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。 多层业务栈一般只在源端重试，避免逐层重试。
rabbitmq_cpu_core_load CPU核均负载 统计Rabbitmq节点虚拟机CPU每个核的平均负载。 全量指标可参考RabbitMQ支持的监控指标。 父主题： 消息队列性能优化
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。
尽量使用Map Join减少Shuffle的次数，大幅提升性能 不同SQL语句，完成同一个功能，生成Map Reduce的数量越少越好 Hive系统默认是典型的配置场景，结合业务实际情况，可以做一些参数的调整，如文件块的大小，Map个数与Reduce的个数，压缩算法等。 合理的使用分区
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