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选择合适的计算资源 评估计算要求涉及评估工作负载的特定计算需求,包括实例类型、可伸缩性和容器化等因素。不同的计算服务具有不同的功能和特征,可能会影响工作负载的性能。选择最佳计算服务以确保工作负载高效运行。请考虑以下策略: 了解实例类型 不同的实例类型针对不同的工作负载进行优化,例
数据安全与隐私保护 SEC07 通用数据安全 SEC08 数据隐私保护 父主题: 安全性支柱
PERF03-01 选择合适类型的计算云服务 风险等级 中 关键策略 根据应用的特征选择合适的计算云服务。选择计算云服务主要考虑以下两个因素: 应用本身的部署形态 上云时,业务的迁移方式(例如:业务是简单的迁移上云,还是本身要做改造) 如果业务本身在IDC部署模式是虚拟机部署,应
大数据性能优化 HIVE优化 Spark性能优化 Flink性能优化 父主题: 云服务性能优化介绍
Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理,是业界最顶级的开源流处理引擎。Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(Data Processing)场景:高并发pipeline处理数据,时延毫秒级,且兼具可靠性。
SEC08-02 主动通知数据主体 SEC08-03 数据主体的选择和同意 SEC08-04 数据收集合规性 SEC08-05 数据使用、留存和处置合规性 SEC08-06 向第三方披露个人数据合规性 SEC08-07 数据主体有权访问其个人隐私数据 父主题: 数据安全与隐私保护
Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下,数据处理过程中的数据可以存储在内存中,提供了比MapReduce高10到100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
SEC07 通用数据安全 SEC07-01 识别工作负载内的数据 SEC07-02 数据保护控制 SEC07-03 对数据操作实施监控 SEC07-04 静态数据的加密 SEC07-05 传输数据的加密 父主题: 数据安全与隐私保护
SEC07-02 数据保护控制 针对数据分级分类结果,对每一类数据进行不同级别的数据保护控制,保护数据的机密性和完整性。 风险等级 高 关键策略 实施适当的数据保护措施,如加密和身份验证。 管理数据访问权限。了解谁可以访问、修改和删除数据,有助于限制数据访问权限,减少数据泄露风险。验证
节点上,以提高数据的可靠性和可扩展性。 数据压缩:对于大量的数据,可以采用压缩算法进行压缩,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:
RDS云数据库 云数据库RDS(Relational Database Service,简称RDS)是一种基于云计算平台的稳定可靠、弹性伸缩、便捷管理的在线云数据库服务。 可靠性功能 常见故障模式 父主题: 云服务可靠性介绍
PERF03-03 使用弹性伸缩 风险等级 中 关键策略 如果工作负载能够支持弹性(例如:应用无状态化),请考虑具有自动缩放功能的计算服务,该功能可根据需求自动调整计算容量。自动缩放有助于确保在高峰期拥有足够的资源,并防止在低需求时段过度预配。虚拟机弹性伸缩和容器弹性伸缩都是实现应用自动化
性能数据采集 收集性能数据是收集指标和日志的过程,这些指标和日志提供有关工作负载性能的信息。 此数据包括数值,称为指标。 指标描述系统在特定时间点的状态。 它还包括包含组织成记录的不同类型的数据的日志。 通过收集性能数据,可以监视和分析工作负载的性能。 可以使用此信息来识别性能瓶
SEC08-07 数据主体有权访问其个人隐私数据 数据主体有权访问其个人隐私数据是指根据相关的隐私保护法律和规定,个人拥有权利要求数据处理者提供关于其个人数据的访问权限。 风险等级 高 关键策略 向用户提供查询、更新个人数据的功能,且必须是实时、无成本,符合主体参与原则。 数据主体访问个人数据之前必须有认证机制。
主动通知数据主体 主动通知数据主体是指数据控制者主动向数据主体(个人)提供信息,告知其数据处理活动的相关信息,例如数据收集的目的、数据处理的方式、数据使用的范围、数据存储的期限等。这种通知通常以隐私政策、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:
SEC08-04 数据收集合规性 数据收集合规性是指数据控制者在收集个人数据时需遵守相关的法律法规和隐私保护准则,确保数据收集活动符合法律规定并尊重数据主体的权利。 风险等级 高 关键策略 收集个人数据必须获得数据主体授权。 收集敏感个人数据必须获得数据主体明示同意。 个人数据收集范围、
SFS等云服务配置默认加密,以自动加密存储的数据。启用RDS、DWS等数据库的加密,可降低拖库、数据泄露带来的安全风险。 针对敏感数据,采取加密、掩码、匿名化等方式进行保护。这样,即使敏感数据被非法窃取,也可降低这类数据泄露的风险。 应该监控加密和解密密钥的使用,并根据数据用途、类型和分类来选择不同的加密密钥。
安全传输通道:确保数据传输的通道是安全的,避免使用不安全的网络或公共网络来传输敏感数据。 确保敏感数据在云侧和客户端之间传输时是加密的状态,即使数据被窃取,也难以解密。 端到端加密:采用端到端加密的方式,确保数据在传输的整个过程中都是加密的,从数据生成端到数据接收端都能保持加密状
不同应用对资源需求不同,例如: 功耗密集型业务(如高性能计算、人工智能、深度学习等场景)主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务(如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景)主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务(如大型数据库、大数据分析、大规模文件存储、编译构建等场景)可能会比较消耗存储的带宽。
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