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Kafka性能优化 Kafka性能优化 优化客户端配置 生产者配置建议 可参考配置建议。 消费者配置建议 参数 推荐值 说明 max.poll.records 500 消费者一次能消费到的最大消息数量，默认为500，如果每条消息处理时间较长，建议调小该值，确保在max.poll.interval
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
SEC07-05 传输数据的加密 对传输中的数据进行加密处理，以确保数据在传输过程中不被未经授权的访问者所窃取、篡改或查看。 风险等级 高 关键策略 使用加密协议：确保在数据传输过程中使用安全的加密协议，以加密数据并保护其在传输过程中不被窃取或篡改。使用最新的TLS版本（如TLS
选择各种计费模式来适配不同的业务形态和降低费率，实现成本节省。从用量上，企业可以通过资源优化，释放闲置资源，降配等降低资源用量，或者通过离在线混部，弹性缩扩容等架构方案实现资源复用和闲时释放，也达到了资源用量的节省。费用优化、资源优化和业务架构优化代价逐步增高，对业务的影响也依次
确定的。 资源生命周期管理 指的资源的申请、创建、交付、运维以及最终的销毁释放过程。 故障演练 故障演练指通过沉淀通用的故障场景和可控成本在线上故障重放，以持续性的演练和回归方式的运营来暴露问题，不断验证和推动系统、工具、流程、人员能力的提升，从而提前发现并修复可避免的重大问题，
什么是应用韧性 应用韧性是应用系统在运行过程中面对各种异常场景，如基础设施故障（如数据库异常）、外部攻击（如网络DDoS攻击超出预定限额流量）、外部依赖故障（如依赖系统访问超时或不可用）、地域灾难（如大面积停电、洪水）等，仍能提供和维持可接受的服务水平的能力，对系统至关重要。 系统韧性设计主要涉及以下两个方面：
RabbitMQ性能优化 保持尽可能短的队列长度 太多的消息堆积在队列中会造成内存负载过高，为了释放内存，RabbitMQ 会把消息转存到磁盘，转存过程会耗费大量时间，造成消息处理速度下降或直接阻塞生产流程。因此队列中堆积过多的消息容易对 broker 产生负面效应。除此之外，如
OPS04-04 自动化工程运维任务 在日常开发工作中，尽可能自动化一切，以减轻管理负担并最大限度地减少人为错误。为了最大限度地提高自动化投资的价值，优先考虑简单、程序化且长期的任务。应用自动化并不是一种全有或全无的策略。即使需要人工干预的工作流(例: 决策点)，也可以从自动化中受益。
PERF04-03 性能测试步骤 风险等级 高 关键策略 1.确定验收性能指标 对被测系统从用户角色、开发角色、维护管理员等角色出发分析，结合生产环境系统当前情况，识别并定义业务指标、数据指标、资源指标三种维度指标需要达到的目标基线，指导系统能达到以最小的资源占用管理最大的数据并
HIVE优化 概述 Hive架构 Hive提供了Hadoop的SQL能力，主要参考标准的SQL，Hive进行了部分的修改，形成了自己的特有的SQL语法HQL（Hive SQL），更加适合于Hadoop的分布式体系，该SQL目前是Hadoop体系的事实标准。 Hive调优 用户输入
概念表 概念 解释 机密性 确保只有授权的用户可以访问系统中的敏感信息，防止未经授权的访问和泄露。机密性通常通过加密技术来实现，包括对数据进行加密和解密的过程，确保只有授权用户能够访问和理解数据内容。 完整性 确保数据在传输和存储过程中不被篡改，保持数据的完整性，防止数据被恶意篡
Serverless性能优化 Serverless函数配置最佳实践 运行时语言 当选择编译型语言（如Java，C#等），冷启动时延一般由于首次初始化消耗比较大会导致冷启动时延偏高，但是初始化完成后每次执行的时延相较其他解释型语言（NodeJs，Python等）会有一定优势。如果流
问题和检查项 企业在进行应用韧性设计的过程中，推荐使用如下问题寻找自身可以改进的点，并参考检查项/最佳实践进行改进，以下所有检查项，也是最佳实践建议，将在下一章节进行详细描述。 问题 检查项/最佳实践 RES01 您如何使用冗余技术确保应用系统的高可用？ 应用组件高可用部署 应用组件多位置部署
Spark性能优化 概述 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
RES07-01 定义关键指标与阈值并监控 对资源进行监控时，需要先定义资源的关键指标以及对应的阈值，以便快速有效的发现业务表现和系统状态，以便在异常状态下尽早干预恢复，或定位改进系统缺陷。 风险等级 中 关键策略 关键指标需要与系统内工作负载的关键性能指标相关，并能确定为系统性
设计原则 建立持续改进的团队文化和标准化运维体系 在卓越运营中，团队文化建设至关重要。运营是一门不断改进的艺术。只有不断从已有事故中学习经验，持续学习和改进，才能最终达到卓越运营。故而，团队应该培养持续学习和改进的文化，此外，在事故发生时，应该以对事不对人的态度，思考系统的改进，
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