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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
使用内存缓存、内存映射等技术，以提高数据处理和计算的速度和效率。 负载均衡：通过负载均衡技术，将数据和计算任务均匀地分配到多个节点上，以避免单个节点过载，提高系统的可用性和性能。 数据分区：将数据按照一定的规则分成多个分区，以便更好地进行数据处理和计算。 网络优化：通过优化网络带
计目标要求。 电子商务类应用典型架构为前端无状态应用层+后端数据库，其中前端无状态应用可采用ECS或CCE；后端数据库基于不同业务类型可采用不同数据库，通常采用RDS for MySQL；同时通常还会使用DCS、Kafka等中间件及DDS文档数据库；为满足对应的可用性目标，建议采用以下方案。
组织级参考架构 华为云提供了Landing Zone解决方案帮助企业客户在云上构建架构卓越、安全合规、易扩展的多账号运行环境，首要环节是规划组织和账号架构。按照康威定律，企业在华为云上的组织和账号架构要与企业的组织和业务架构总体保持一致，但也不要完全照搬复制。华为云提供以下参考架
不同视角的架构视图，融入韧性、安全性、性能效率、成本和运营支柱，真正将云架构关注点融入到架构设计过程中。 云架构审视 随着业务需求和技术发展的变化，系统的架构也需要不断演进和优化。通过对照卓越架构技术框架的最佳实践，架构师对工作负载的架构进行全面、系统的评估，确保架构符合最新的需
基于以上诉求，我们构建了安全参考架构。安全参考架构旨在帮助客户有效地使用华为云服务构建出安全工作负载的指南。它提供了不同层次视角下的架构图、安全云服务分组的方法和云服务集成参考。需要说明的是，安全参考架构是一个参考范式，而不是绝对的标准。客户需要根据其具体情况和需求进行定制和实施。 组织级参考架构 工作负载级参考架构
参考架构 概述 内部工具或公测类应用典型部署架构（99%） 内部知识管理类应用典型部署架构（99.9%） 信息管理类应用典型部署架构（99.95%） 电商类应用典型部署架构（99.99%） 金融类核心应用典型部署架构（99.999%） 跨云场景典型部署架构（99.99%） 父主题：
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
数据持久度 数据持久度是指数据不丢失的概率，即存储在预计周期内不出现数据丢失的概率，可以用于度量一个存储系统的可靠性。其只表示数据是否丢失的概率，不体现数据丢失多少；数据持久度的预计周期，一般按一年进行预计。 影响存储数据持久度的主要因子有：冗余数、磁盘失效率与数据修复时间。其中
VPC内访问控制使用网络ACL+安全组 使用漏洞扫描服务定时扫描云上各资源漏洞 数据安全 数据安全中心实现数据全生命周期安全 存储默认启数据加密 关键数据库部署数据库安全服务 使用云备份归档服务防关键数据丢失 安全运营 使用安全云脑鸟瞰整个云上安全 使用云日志、云审计、配置审计、云监控等服务管理云上资源
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
云数据库 TaurusDB云数据库 云数据库 云数据库 TaurusDB是华为自研的最新一代企业级高扩展高性能分布式数据库，完全兼容MySQL。基于华为最新一代DFV存储，采用计算存储分离架构，128TB的海量存储，故障秒级切换，既拥有商业数据库的高可用和性能，又具备开源低成本效益。
的虚拟机数据复制与容灾切换，并可通过CBR服务进行自动数据备份。 中间件层：Redis、Kafka集群跨可用区高可用部署。 数据层：MySQL数据库高可用，通过DRS数据复制服务实现跨云的数据库复制与容灾切换；并可定期自动备份数据，在数据丢失时快速恢复业务。 为了保证数据的可靠性
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
数据库性能优化 以下章节我们结合一些具体建议和案例来说明如何针对数据库的使用进行性能优化： 1.优化数据库配置实践 数据库的配置参数应从具体业务诉求着手，根据实际需要进行设计；华为云在各个数据库云服务中均提供了默认的配置参数，以满足最普遍的业务需要。 华为云提供了多款数据库服务，
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
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。 集群服务部署架构 服务规模与业务容量参数配置
本章节以典型Web应用为例，介绍不同可用性目标要求下部署的典型架构示例。针对每种场景，从以下几个维度进行设计，来达成可用性目标。 类别 应用可用性影响 冗余 应用内组件的高可用能力，在应用内部分节点故障时业务自动恢复能力 备份 应用数据被破坏的情况下的恢复能力 容灾 在Region/AZ/
RS服务实现跨云的虚拟机数据复制与容灾切换，并可通过CBR服务进行自动数据备份。 中间件层：Redis、Kafka集群跨可用区高可用部署。 数据层：MySQL数据库高可用，通过DRS数据复制服务实现跨云的数据库复制与容灾切换；并可定期自动备份数据，在数据丢失时快速恢复业务。OBS
Kafka集群。 数据层：每个可用区各部署一套RDS数据库，通过DRS数据复制服务实现跨AZ的双向数据库复制与容灾切换；并支持定期自动数据备份，在数据丢失时能快速恢复。OBS对象存储跨可用区高可用部署，单个AZ故障对业务没有影响。 为了保证数据的可靠性，RDS数据库的数据定期自动备份。
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