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的解决方案。性能可观测体系在此基础上突出了性能指标，通过收集和分析性能数据，可以识别系统瓶颈、优化资源分配等，找到性能优化方向。 性能监控对象：服务器、操作系统、数据库、应用程序、网络设备、云服务。 常见性能指标：包括资源CPU、内存，硬盘等，及程序的响应时间、吞吐量、并发数等。
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。其中每多一个冗余，数据持久度通常可增加2~3个9；云上常用的对象存储，一般采用3副本冗余，通常可提供11~12个9的数据持久度。 父主题： 可用性目标定义
数据层：MySQL数据库跨可用区高可用，通过DRS数据复制服务实现跨Region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对象存储服务同样支持跨Region的双向复制能力。 为了保证数据的可靠性，RDS for MySQL、DDS数据库的数据定期自动备份。 父主题：
缓存性能优化 以下章节我们结合一些具体建议和案例来说明如何针对缓存的使用进行性能优化。 Redis使用规范 如下的规范可以帮助我们在系统运行过程中，尽可能减少遇到redis不稳定或异常的概率， 保证系统的长稳运行。 业务使用规范 原则 原则说明 级别 备注 就近部署业务，避免时延过大
议、提示信息等形式呈现。 风险等级 中 关键策略 主动通知数据主体的重要性在于： 透明度和可控性：通过主动通知，数据主体可以了解数据处理者如何处理其个人数据，从而增加对个人数据的透明度和可控性，使其能够做出知情同意的决定。 合规性：在许多隐私保护法规（如欧洲的GDPR）中，主动通
增长，计算资源浪费；某互联网客户推荐业务，存储容量缓慢线性增加，计算突发需求大，峰值计算资源消耗是低谷时几十倍，无法弹性使用计算资源。使用对象存储代替HDFS/本地盘，计算存储分离，多种计算组件独立部署，计算和存储各自按需使用，避免绑定性浪费，结构化降本30%。 父主题： COST08
接入层：主要包括用户的连接性能，如网络速度、认证、连接并发数。 HiveServer：以SQL的优化为主，执行计划是SQL优化的主要手段，通过接口查看Hive对整个SQL语句是如何进行任务的分解和编排，并结合MapReduce/Spark的执行情况针对性的进行任务的优化。 HiveMetaStore：因为Hive的M
指定云资源管理策略和相应的权限管理机制 风险等级 高 关键策略 由于成本优化是跨组织多个业务部门的事项，而云资源是云上成本的主要开销，故而应该制定策略，确定您的组织应该如何管理资源。如上文所说的，可以使用账号隔离不同组织/部门的资源，甚至于在同一个组织/部门内部，开发，测试，核心业务，非核心业务，也使用不同的账号和环境。
进未来的安全措施。 风险等级 中 关键策略 确定复盘的目的：在进行复盘之前，明确目的是非常重要的。确定您希望从这次安全事件中学到什么，以及如何改进未来的安全措施。 收集事实和数据：收集关于安全事件的所有相关信息和数据，可以用5W2H方法整理该事件，包括事件发生的时间、地点、责任人、事件的过程、原因、影响等。
性能效率支柱简介 如何设计出高性能的架构是一个普遍性的问题。作为基本的质量属性，性能的重要性和性能失败后果的严重性是毋庸置疑的，实际上公司内外都有很多性能失败的例子。本文试图为性能设计、性能优化提供一些技术方法和手段，这些方法手段可以用于系统的软件性能工程建设，也可用于指导性能调整和优化。
变更执行：通过发起时确认的执行人来进行执行工作的分派，以确保执行变更的是与变更内容相关的技术人员，从而确保变更的准确执行。 变更验证：在变更完成后，对变更对象与变更内容进行检查，确保变更并未影响实际业务，检查完成后，发布变更结果。 变更关闭：在变更完成后，关闭变更任务。对变更记录进行留存，便于后续变更数据的运营与分析。
确定检视范围，例如可以是每次提交、每个功能完成后，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。
韧性的侧重点不同。可靠性工程的目标是尽可能减少系统中的故障，保证系统无故障运行。而韧性工程，接受故障总会发生的现实，关注的是如何降低故障带来的损失以及如何从故障中恢复。 父主题： 基本概念
员应遵守这些政策和流程，确保安全管理的一致性和有效性。 建立应急响应计划：开发和测试应急响应计划，以应对安全事件和紧急情况。团队应清楚知道如何应对安全威胁和处理安全事件。 父主题： SEC01 云安全治理策略
进行生产准备度评审 2. 进行变更风控 3. 定义变更流程 OPS06 是否建立了完备的可观测体系？ 1.建立可观测体系 2.定义可观测对象 3.制定和实施可观测性指标 4. 规范化应用日志 5. 实施依赖项遥测 6. 实施分布式跟踪 7. 通过可观测性指标引入自动化措施 OPS07
和用途。 与业务部门、开发团队、运维人员等进行交流，获取关于数据的详细信息。 确定数据的分布：需要确定数据存储在哪里，例如云硬盘、数据库、对象存储等。 评估数据敏感度。 确定数据的类型和内容，例如是否包含个人身份信息（如姓名、身份证号、地址等）、财务数据（如银行账号、交易记录等）
安全问题，并为进一步的自动化测试和开发者培训提供有用信息。 为构建者提供培训：提供培训，让开发者了解从渗透测试结果中可以期待获得什么，以及如何获取有关修复的信息，以促进问题的及时解决。 父主题： SEC06 应用安全性
OPS06-01 建立可观测性体系 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
风险：攻击者利用脆弱性的可能性以及相应的业务影响；风险将脆弱性、威胁和利用可能性与造成的业务影响联系在一起。 资产： 任何对组织有价值的信息或资源，是安全策略保护的对象。 处置措施：包括安全角度的消减措施和韧性角度的增强措施，能够消除脆弱性或者阻止威胁，或者降低风险的影响和保护资产。 实施威胁建模，需要有
便捷低成本获取日志，助力业务挖掘分析：DLI-Flink简易集成Connector，定点从LTS实时消费日志，做实时业务计算分析；简易化配置LTS日志转储到OBS，供DLI快速从OBS读取日志，做离线业务计算分析 父主题： 参考案例
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