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PERF05-04 大数据场景资源优化 风险等级 中 关键策略 在大数据场景下,可以通过优化资源的使用和分配,提高系统的性能和效率。以下是一些常见的大数据场景资源优化方法: 分布式存储:使用分布式存储系统,如Hadoop HDFS、Apache Cassandra等,将数据分散存储在多个节点上
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
SEC08-03 数据主体的选择和同意 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
RES10-01 应用控制平面与数据平面隔离 通常应用的数据平面处理业务,比较重要,可用性要求比较高,而控制平面不直接处理业务,因此其故障时不应该影响业务系统。 风险等级 高 关键策略 应用控制平面与数据平面隔离,避免控制系统故障影响业务。 数据平面所在业务系统的故障恢复可不依赖控制平面
SEC08-06 向第三方披露个人数据合规性 在将个人数据分享、转移或提供给第三方时,数据控制者必须遵守相关的法律法规和隐私保护准则,以确保数据转移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 产品需评估是否存在将个人数据推送给第三方应用。评估是否存在高度敏感的用户数据在未获得用户明示同意便推送
SEC08-01 明确隐私保护策略和原则 明确隐私保护策略和原则是指在处理个人数据时,明确规定和遵守的保护个人隐私数据的总体策略和原则。 风险等级 高 关键策略 明确个人数据的分级及影响。个人数据包括:自然人的email地址、电话号码、生物特征(指纹)、位置数据、IP地址、医疗信息
COST08-03 存算分离 风险等级 中 关键策略 传统大数据方案计算和存储融合部署,扩容磁盘时必须扩容计算节点,在实际使用时产生浪费。存算分离是一种数据处理技术,它将数据存储和数据处理(计算)分开,使得存储和计算可以独立地进行优化和扩展,这种技术提高数据处理的效率、降低成本并满足大规模数据存储和分析的需求
可靠性功能 数据持久性 OBS通过存储介质的慢盘/坏道检测、AZ内设备和数据冗余、AZ之间数据容灾、跨区域复制等技术方案,提供针对介质、服务器、机柜、数据中心和区域的多级可靠性保障。其数据持久性高达99.9999999999%(12个9),可用性高达99.995%,远高于传统架构。
Flink性能优化 概述 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
可靠性功能 数据备份和恢复 使用CBR云备份服务可对BMS的所有云硬盘(系统盘和数据盘)进行备份,支持基于多云硬盘一致性快照技术的备份服务,并支持利用备份数据恢复裸金属服务器数据,最大限度保障用户数据的安全性和正确性,确保业务安全。详见“备份裸金属服务器”。 集群HA 配合共享云硬盘
说明: 高性能计算:主要是高带宽的需求,用于共享文件存储,比如基因测序、图片渲染这些。 如大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序和智能视频监控等。 如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。
可靠性功能 集群HA Kafka实例通过副本冗余方式实现实例容灾,当检测到leader副本故障后,快速完成副本选主,保障Kafka实例持续提供服务。 RabbitMQ集群提供镜像队列,通过镜像在其他节点同步数据。单节点宕机时,仍可通过唯一的访问地址对外提供服务。 RocketMQ使用一主两备架构
SEC09-04 安全态势感知 跟踪并监控对网络资源和关键数据的所有访问:通过系统的活动记录机制和用户活动跟踪功能可有效降低恶意活动对于数据的威胁程度。当系统出现错误或安全事件时,通过执行彻底地跟踪、告警和分析,可以较快地确定导致威胁的原因。 风险等级 中 关键策略 采集各类安全服务的告警事件
Spark的特点如下: 通过分布式内存计算和DAG(无回路有向图)执行引擎提升数据处理能力,比MapReduce性能高10倍到100倍。 提供多种语言开发接口(Scala/Java/Python),并且提供几十种高度抽象算子,可以很方便构建分布式的数据处理应用。
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,同时在故障注入能力的基础上
SEC09-01 实施标准化管理日志 对身份防线、网络防线、应用防线、主机防线、数据防线和运维防线等日志实施标准化管理,以监测系统和用户活动,实现日志的统一管理,并确保透明可追溯。 风险等级 高 关键策略 跟踪并监测对网络资源和关键数据的所有访问。通过系统的活动记录机制和用户活动跟踪功能可有效降低恶意活动对于数据的威胁程度
RTO与RPO 灾难场景通常采用RTO和RPO目标定义: 恢复时间目标RTO:指灾难发生后应用不可用的最长时间。RTO决定了应用容灾整体架构,是采用数据备份,还是冷备、温备、热备。 恢复点目标RPO:指灾难发生后应用数据丢失的最大时间。RPO决定了数据备份频率或复制方式,是在线备份还是离线备份
RES01-02 应用组件多位置部署 应用组件需要部署在多个数据中心,以避免单个数据中心故障而导致业务中断。 风险等级 高 关键策略 可根据不同需求,将应用的数据和资源部署在多个位置: 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
OPS07-04 支持故障恢复流程 风险等级 高 关键策略 当现网发生故障时,既要快速恢复业务,又要降低影响,首先需要围绕故障全生命周期采取一系列控制流程,包含故障预防、故障发现、故障定位、故障恢复、故障复盘及持续改进(含故障演练),基于故障模式库,面向全流程、构建恢复能力、保证平均恢复时长