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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。
包括实例类型、可伸缩性和容器化等因素。不同的计算服务具有不同的功能和特征，可能会影响工作负载的性能。选择最佳计算服务以确保工作负载高效运行。请考虑以下策略： 了解实例类型 不同的实例类型针对不同的工作负载进行优化，例如CPU优化、内存优化和GPU优化，选择符合需求的实例类型。 考虑自动缩放
需要在计划采用云服务时尽早考虑安全性。 云安全治理策略包括安全团队、安全基线、安全资产、安全建模以及核心的安全控制点。企业需尽早规划和思考如何使用云技术和云服务来实现安全治理的现代化，并通过实施合理的云安全策略，实现云上业务系统的安全、合规。 SEC01-01 建立安全管理团队 SEC01-02
客户通常会提出以下疑问： 是否有一个全局性的视图可以表达构建安全工作负载的整体情况？ 在多账号环境以及单账号环境中应该使用哪些云服务？ 如何从全局到局部、自顶向下及从不同视角考虑工作负载的安全？ 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
创建预算提醒，将预算设置为提醒阈值，在预测或实际成本超出预算时，及时获取超预算通知，防止潜在成本超支。 创建成本监控，华为云成本中心的成本监控引入机器学习，对客户历史消费数据进行建模，对于不符合历史数据模型的成本增长，识别为异常成本记录，同时提供异常增长的Top潜在原因。客户可设置监控提醒，
OPS08-01 使用度量指标衡量运营目标 风险等级 高 关键策略 定义清晰的运营成功的目标和 KPI，设置基线作为参考点并定期重新评估。与业务领导者和利益相关者确定服务的总体目标。确定各个运营团队的任务以及可能面临的挑战。并明确运营目标的关键绩效指标 (KPI)，可能是客户满意度、TTM、平均问题解决时间等等。根据
对身份防线、网络防线、应用防线、主机防线、数据防线和运维防线等日志实施标准化管理，以监测系统和用户活动，实现日志的统一管理，并确保透明可追溯。 风险等级 高 关键策略 跟踪并监测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。常见的安全日志如主
在代码开发阶段，需要开展代码协作设计和管理。使用现代化的代码仓管理代码，确保代码合并后，代码将保持一致，并且不会丢失任何更改。通过正确的版本控制，同时，现代化的代码仓可以方便设置代码版本，关联源代码版本和部署的应用版本，在运维阶段，一旦部署在云上的应用发生任何问题，可以方便回溯到源代码，而且方便使用上一版本的源代码回滚到上一版本的应用。
中，并在整个系统中传递。每个组件都可以将标识符添加到它们的日志中，以便在出现问题时进行故障排除。分布式跟踪可以使用开源工具Jaeger、Zipkin、skywalking或CAT等,华为云APM提供了调用链观测能力。 可参考APM最佳实践 父主题： OPS06 可观测性体系
员工入职、调岗和离职时可以触发用户的创建、变更和删除。 针对Landing Zone搭建的云上多账号环境，利用IAM身份中心集中管理多个账号的用户身份，并集中为这些用户配置能够访问多个账号下云资源的权限，无需在每个账号的IAM系统分别创建IAM用户并配置权限，简化多账号环境下身份权限管理的工作量。
进行站点运行状态检查，在发生故障时告警；针对ECS、RDS实例负载状态进行监控，在资源过载时需要告警。 弹性扩缩容 针对内部用户场景，资源足够，无需自动弹性伸缩；针对ECS，通过ELB实现ECS实例的故障检测与负载均衡，并可根据ECS监控情况随时添加和移除ECS实例来扩展应用系统的服务能力；针对
三种不同版分布式消息服务的适用场景如下： Kafka：兼容开源Kafka，适用构建实时数据管道、流式数据处理、第三方解耦、流量削峰去谷等场景，有大规模、高可靠、高并发访问、可扩展且完全托管的特点。 RocketMQ：兼容开源RocketMQ，提供顺序、延迟、定时、重投、死信、事务与会话消息等功能，适用电商、金融场景。
SEC05-02 实施漏洞管理 漏洞管理有助于及时发现并修复系统中存在的安全漏洞，防范潜在的安全威胁和攻击。安全漏洞可能使他人非法获得系统访问特权，应通过可信渠道获取最新的安全情报。 风险等级 高 关键策略 安全漏洞可通过及时安装安全补丁的方式修复漏洞，以防恶意个人或软件非法利用
00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。Spark提供一站式数据分析能力，包括小批量流式处理、离线批处理、SQL查询、数据挖掘等，用户可以在同一个应用中无缝结合使用这些能力。 Spark的特点如下：
能。以下是一些最佳实践： 使用正确的数据结构：选择合适的数据结构可以大辐提高算法的效率。例如，使用哈希表可以快速查找元素，使用数组可以快速访问元素。 减少内存分配：内存分配是一个耗时的操作。可以通过预先分配内存或者重复使用已分配的内存来减少内存分配。 减少循环次数：循环是一个常见
运行验收或功能测试以确保软件按预期运行。 对检测到的问题提供快速反馈。 在适用的情况下，生成包含更新代码的可部署资产或包。 相关云服务和工具 CodeArts Pipeline 父主题： OPS04 自动化构建和部署流程
Privilege） 最小化身份：尽可能减少非必要的系统管理员，定时清理过期的身份。 最小化权限：给予用户或实体最小必要权限来执行其工作，以降低潜在的安全风险。 最小化暴露面：对不同的访问区域和访问对象，仅暴露最小的服务端点和最少的服务应用接口。 最小化凭证：尽量消除对长期的、静态凭证的依赖。
RES08-02 依赖松耦合 系统内组件之间直接访问时，会产生紧耦合关系一个组件的状态变化会对其他组件产生直接影响，从而会导致所有组件的可用性均下降。而采用松耦合架构时，各个组件之间的依赖关系非常弱，它们可以独立地进行修改和扩展，而不影响其他组件；系统更加灵活，易于维护和升级，并且稳定性和可靠性也更强。
高 关键策略 依赖项遥测可以监控工作负载所依赖的外部服务和组件的运行状况及性能。提供有关与 DNS、数据库或第三方 API 等依赖项相关的可访问性、超时及其他关键事件的高价值指标采集。当对应用程序进行检测，以发布有关这些依赖项的指标、日志和跟踪时，就能更清楚地了解可能影响工作负载的潜在瓶颈、性能问题或故障。
的可能性。 与依赖项的通信采用异步消息并支持超时重试，或发布/订阅消息功能将请求与响应分离，以便依赖项从短时故障中恢复。 依赖项长时间无法访问时，应用程序应能继续执行其核心功能，以便将局部故障对整体系统功能的影响减到最小。如所依赖的数据丢失时，应用程序仍能运行，但可以提供稍微陈旧
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