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按照IT工作职能划分用户组，将用户加入到与其匹配的用户组中。用户组是IAM用户的集合，IAM可以通过用户组功能实现用户的授权。 优先基于用户组授权，而不是基于用户授权。 “admin”为系统缺省提供的管理员用户组，具有所有云服务资源的操作权限。避免将所有用户都加入admin用户组。
用不同的账号和环境。 然而即使账号/环境是分散的，云资源管理策略和权限管理机制应该是集中的。 企业的中心团队，如上文所提的云业务办公室、云卓越中心或 FinOps 团队需要为各个账号环境实施与策略一致的组和角色，控制每个组中谁可以创建、修改或停用实例和资源。同时依据企业的业务环境
成后，或者定期的大规模检视。 培训团队成员： 提供培训以确保团队成员了解如何进行有效的代码检视。 确保团队了解代码检视的目的和重要性，以及如何识别常见问题和潜在的安全漏洞，建议将常犯的TOP问题整理成清单，在开发人员编写代码后自检以及他人检视时进行对照。 选择合适的工具： 使用代
规划标准化的运维组织 3. 规划标准化的运维流程与运维工具 OPS02 您是否通过CI/CD实现高效的频繁可逆的小规模变更？ 1. 进行需求管理与迭代开发 2. 关联源代码版本和部署的应用版本，使用代码质量最佳实践 OPS03 你是否有完备的测试验证体系？ 1. 推行开发者测试 2
合系统的业务要求，主要的测试分类包括： 负载测试：是指在一定的软件、硬件及网络环境下，运行一种或多种业务，在不同虚拟用户数量的情况下，测试环境的性能指标是否在用户的要求范围内，以此确定系统所能承载的最大用户数、最大有效用户数以及不同用户数下系统响应时间及硬件设备或云服务的资源利用
选择合适的存储云服务 了解数据特征（如可共享、大小、访问模式、延迟、吞吐量和数据持久性），以便为您的工作负载选择合适的专用数据存储。 PERF03-05 选择合适类型的存储云服务 父主题： PERF03 性能建模
Spark作为内存计算引擎，需要更多的内存和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： 当程序运行在yarn-client模式下时，需要关注在driver端汇聚的数据量大小，根据自己的业务场景，为driver设置合理的内存。 根据自己的业务目标
资源编排服务是完全支持业界事实标准Terraform（HCL + Provider）的新一代云服务资源终态编排引擎，在应用编排服务(AOS)基础上实现了生态、体验、特性的全新升级；资源编排服务基于业界开放生态HCL语法模板，实现云服务资源的自动化批量构建，帮助用户高效、安全、一致创建、管理和升级云服务
OPS03 完备的测试验证体系 OPS03-01 推行开发者测试 OPS03-02 使用多个环境进行集成测试，构建和生产环境相同的预生产环境 OPS03-03 进行性能压测 OPS03-04 对生产环境进行拨测 OPS03-05 进行混沌测试和演练 父主题： 卓越运营支柱
部署容灾系统以满足容灾目标 针对不同应用系统的容灾目标，需要综合考虑中断概率、容灾成本等因素，来决定采用什么样的容灾方案来实现这些目标。 风险等级 高 关键策略 面向跨Region/跨云容灾场景，可基于不同的可用性目标要求，采用不用的容灾方案，如远程备份、主备容灾、双活容灾等，其
成本分配支撑企业将成本分配到各业务团队中，使得各业务团队的成本清晰可见。这也是上文中明确的团队责任的基础。 根据清晰的成本，业务部门可准确定价，并平衡成本、稳定性和性能，经济高效的提供领先方案。企业管理者基于数据决策各业务的云开支，保障核心业务和战略业务方向的支出，不超支，不浪费。 成本分配需匹配业务实质，具体有以下几个原则：
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（MTTR）的长效收敛，实现故障的快速恢复。 设计建议 父主题： OPS07 进行故障分析和管理
关键策略 客户可感知的观测对象分类如下： 可观测分层 功能 / 主要指标 IT 资源监控 IT 资源监控对 IT 资源的性能和容量进行监视和报告，确保您的业务稳定可靠运行 应用监控 应用监控基于应用资源管理对资源实行从应用、业务组件、到环境的分层监控，每一层对应的观测指标均不同。在
及相应的成本是否带来正向的营收。 回顾和审核的频率应该综合考虑多种因素，包括成本优化在企业或者组织中的重要性，测试和验证成本，应用的复杂性和优化变更的难易程度。同时，在每次回顾和审核时，持续改进流程，例如，通过降低测试和变更的成本从而提升整体的优化频率。最后，在云厂商新的服务、资
受法规保护的数据； 考虑数据的潜在影响。如果数据泄露或被滥用，会对个人、组织或社会造成多大的危害，包括经济损失、声誉损害、法律责任等。 参考相关的法律法规、行业标准和企业内部的合规政策。不同行业和地区对于敏感数据的定义和要求可能不同，例如医疗行业的患者数据、金融行业的客户交易数据等，都有特定的法规和标准来规范其保护。
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或状况的程度。系统越可观测，定位问题根本原因的过程就越快速越准确，而无需进行额外的测试或编码。
关键策略 基于业务的部署架构，一般可以从最底层的硬件基础设施到最上层的应用分成5层资源，云上服务可以只需要关注虚拟网络、实例、应用三层。结合每一层资源的特征指标进行分层建模，分别设置不同梯度的性能看护指标。通常按照指标劣化程度可以设计成一般、紧急、重要三个梯度，对应每个梯度的指标配套
RES11-03 长稳测试 基于用户使用场景构建业务模型，自动化构建覆盖系统容量规格70%的业务量，持续7*24小时进行长时间负载测试以评估系统稳定性。 风险等级 高 关键策略 模拟各种业务场景进行测试。 持续自动测试。 测试结果发生偏差时自动告警，以便及时定位和处理。 父主题：
使用CBR云备份服务可对ECS的备份保护服务，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ECS数据。详见“云备份概述”。 故障自愈 当ECS支持自动恢复时，可以开启自动恢复能力，当物理服务器损坏时以冷迁移方式重启ECS实例，使弹性云服务器具备高可靠性和强大的动态迁移能力。当
源，以满足系统的性能要求。 计算资源：根据预测的需求，计算所需的CPU、GPU、内存等计算资源，并根据实际情况进行选择和配置。 存储资源：根据预测的需求，计算所需的存储空间，例如需要存储大量的数据，可能需要选择分布式存储系统。 网络带宽：根据预测的需求，计算所需的网络带宽，例如需
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