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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
安全感知及分析 SEC09-01 实施标准化管理日志 SEC09-02 安全事件记录及分析 SEC09-03 实施安全审计 SEC09-04 安全态势感知 父主题： 安全运营
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
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
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
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
SEC08 数据隐私保护 数据隐私保护是指采取一系列措施和技术，旨在确保个人数据和敏感信息在收集、存储、处理和传输过程中得到适当的保护，以防止未经授权的访问、使用或泄露。数据隐私保护旨在维护个人隐私权利，保护个人信息的机密性和完整性。 SEC08-01 明确隐私保护策略和原则 SEC08-02
任务容易出现内存溢出：部分数据分片较大，单个task处理数据过大，或者executor中并行度不足，单个task内存不足导致。此时应减少executor数量，增大数据分片。 数据量少，但小文件数量多：减少数据分片，在reduce算子后执行coalesce算子，以减少task数量，减少cpu负载。 使用spark
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
低计算成本，应用微服务化可以降低运维复杂度，从而降低运维成本。 广告电商等在线作业服务SLA要求较高，高峰时段明显，使用资源存在潮汐现象；大数据/转码等离线作业容错性高，计算需求大，可容忍较高的时延。为了保证在线业务的性能和稳定性，通常按波峰时需要申请资源，这样在非波峰时段就有资
SEC07-03 对数据操作实施监控 根据数据的分级分类，应对数据的修改、批量操作等行为实施限制措施或建立监控机制。 风险等级 高 关键策略 对数据的修改、批量操作等行为实施限制措施或建立监控机制。 使用数据库安全服务DBSS对数据库行为进行审计。数据库安全审计提供旁路模式审计功
SEC09-03 实施安全审计 对云服务的关键操作开启安全审计，审计覆盖到每个用户。对审计日志进行保护并定期备份，避免受到未预期的删除、修改或覆盖。 风险等级 高 关键策略 云服务的关键操作包含高危操作（如创建IAM用户、删除IAM用户、重启虚拟机、变更安全配置等）、成本敏感操作
SEC07-04 静态数据的加密 加密可以防止未经授权的人访问和窃取数据。应该默认对敏感的静态数据进行加密，以确保即使数据遭到未经授权访问或意外泄露，也能保持机密性。 风险等级 高 关键策略 启用默认加密。对云硬盘 EVS、关系数据库 RDS、对象存储服务 OBS、弹性文件服务
量以及关键API性能。 HiveServer相关指标的观测 这里主要以SQL调优为主，参考11.4.2 Hive的HQL调优。 父主题： 大数据性能优化
横向扩容带来的性能提升曲线：增加资源，执行相同计算任务，查看性能提升比率。 − 增加系统负担带来的性能下降曲线：在相同资源环境下，增加计算负载，查看性能下降比率。 父主题： 大数据性能优化
SEC07-01 识别工作负载内的数据 通过业务流程、数据流动方向、数据分布、数据的所有者等维度，对照合规要求评估数据的敏感度，对数据分级分类。 风险等级 高 关键策略 遵循以下步骤梳理、识别数据： 业务流程分析。 了解业务流程，对照业务流程图，明确在各个环节中产生、处理和存储的数据类型和用途。
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
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。
向第三方披露个人数据合规性 数据主体有权访问其个人隐私数据 SEC09 如何进行安全感知及威胁检测？ 实施标准化管理日志 安全事件记录及分析 实施安全审计 安全态势感知 SEC10 如何进行安全事件的响应？ 建立安全响应团队 制定事件响应计划 自动化响应安全事件 安全事件演练 建立复盘机制 父主题： 安全性支柱
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。 根据业务的特征
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