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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。
概念表 概念 解释 韧性 (Resilience) 系统从故障中保持在已知运行状态（甚至降级）的能力。在遭遇故障后快速恢复核心功能和数据，且在业务需要的时间窗内恢复到有效运行状态。 可靠性 (Reliability) 产品在规定的条件下和规定的时间内完成规定功能的能力。它的概率度量称为可靠度。
进行预计。 影响存储数据持久度的主要因子有：冗余数、磁盘失效率与数据修复时间。其中每多一个冗余，数据持久度通常可增加2~3个9；云上常用的对象存储，一般采用3副本冗余，通常可提供11~12个9的数据持久度。 父主题： 可用性目标定义
最小化身份：尽可能减少非必要的系统管理员，定时清理过期的身份。 最小化权限：给予用户或实体最小必要权限来执行其工作，以降低潜在的安全风险。 最小化暴露面：对不同的访问区域和访问对象，仅暴露最小的服务端点和最少的服务应用接口。 最小化凭证：尽量消除对长期的、静态凭证的依赖。 数据安全保护原则（Data Security）
多活高可用(MAS) 多活高可用(MAS)的混沌工程（ChaosEngineering）是一种通过主动注入故障识别并修复系统未知隐患的工程实践。MAS-CAST混沌工程服务提供丰富的故障模式库，通过混沌实验编排攻击目标、攻击策略进行故障注入，支持添加背景流量和资源监控，同时在故障
PERF06-02 性能劣化自动定界定位 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
而预生产环境使用与生产环境相同的部署配置、安全控制、步骤和程序，在预生产环境中测试发布过程。验证所有部署步骤是否按预期完成，如检查依数据、配置和服务。通过集成功能测试，和各种非功能测试以及运行状况检查等各种监控方法，进一步测试所有更改。 父主题： OPS03 完备的测试验证体系
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
应用运维管理(AOM2.0) 应用运维管理（Application Operations Management，简称AOM）是云上应用的一站式立体化运维管理平台，融合云监控、云日志、应用性能、真实用户体验、后台链接数据等多维度可观测性数据源，提供应用资源统一管理、一站式可观测性分
OPS07-01 创建可操作的告警 风险等级 高 关键策略 收到告警时，一般需要做出响应，消除无须响应的告警。 比如磁盘IO 量瞬间飙升，CPU 使用率瞬间飙高，这类告警无需做出响应，对业务而言，意义就不大了。 遵循可操作性原则能避免很多误报。并且要定期统计和分析告警频率，识别高
变更执行：通过发起时确认的执行人来进行执行工作的分派，以确保执行变更的是与变更内容相关的技术人员，从而确保变更的准确执行。 变更验证：在变更完成后，对变更对象与变更内容进行检查，确保变更并未影响实际业务，检查完成后，发布变更结果。 变更关闭：在变更完成后，关闭变更任务。对变更记录进行留存，便于后续变更数据的运营与分析。
PERF04-05 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：
RES11-01 混沌测试 混沌工程（Chaos Engineering）是通过故障注入的方式，触发或模拟实际故障，验证系统的稳定性和容错保护能力。 风险等级 高 关键策略 在真实环境中测试。 作为CI/CD管道的一部分例行执行。 主动注入故障，以便在问题发生前提前发现并解决问题。
SEC09-02 安全事件记录及分析 在发生安全事件之前，可以考虑构建取证能力来支持安全事件调查工作。记录攻击和异常行为并对其分析：应在关键网络节点处（例如内外网的交界处、ELB流量转发处等）检测、防止或限制网络攻击行为；应采取技术措施对采集的安全日志进行持续监控和分析，实现对网
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
OPS06-01 建立可观测性体系 可观测性（observability）最初是系统理论中的一个概念，指系统的状态能否被外部观察到和重现。随着云原生、微服务架构的发展，IT系统对可观测性的需求日益增强。业界对可观测性的定义：通常是指基于对复杂系统外部输出的了解，能够了解其内部状态
和用途。 与业务部门、开发团队、运维人员等进行交流，获取关于数据的详细信息。 确定数据的分布：需要确定数据存储在哪里，例如云硬盘、数据库、对象存储等。 评估数据敏感度。 确定数据的类型和内容，例如是否包含个人身份信息（如姓名、身份证号、地址等）、财务数据（如银行账号、交易记录等）
角色约束：通过权限控制设计预防对不同角色的配置范围进行约束，避免越权配置导致错误。 查改分离：通过产品界面设计将配置界面分层分级，查看与修改分离等降低人为配置失误风险。 配置校验：通过配置生效机制设计确保在配置生效前进行必要的检查，避免错误配置生效。通过使用自动化方式进行配置变更处理，可减少人因输入错误的可能。
风险：攻击者利用脆弱性的可能性以及相应的业务影响；风险将脆弱性、威胁和利用可能性与造成的业务影响联系在一起。 资产： 任何对组织有价值的信息或资源，是安全策略保护的对象。 处置措施：包括安全角度的消减措施和韧性角度的增强措施，能够消除脆弱性或者阻止威胁，或者降低风险的影响和保护资产。 实施威胁建模，需要有
时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。 集群服务部署架构 服务规模与业务容量参数配置 Flink作为流数据处理引擎，依赖内存和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：
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