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设计原则 建立持续改进的团队文化和标准化运维体系 在卓越运营中，团队文化建设至关重要。运营是一门不断改进的艺术。只有不断从已有事故中学习经验，持续学习和改进，才能最终达到卓越运营。故而，团队应该培养持续学习和改进的文化，此外，在事故发生时，应该以对事不对人的态度，思考系统的改进，
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
SEC08-03 数据主体的选择和同意 数据主体的选择和同意是指在个人数据被收集、处理或使用之前，数据处理者需要获得数据主体（个人）的明确同意，并且数据主体有权选择是否同意其个人数据被处理的过程。 风险等级 高 关键策略 收集或使用个人数据前，须明确提示用户，并获得用户的同意，并
SEC08-05 数据使用、留存和处置合规性 数据使用、留存和处置的合规性是指数据处理者在处理个人数据的过程中，包括数据的使用、保留和销毁阶段，需遵守相关的法律法规和隐私保护准则，确保数据处理活动符合法律规定并尊重数据主体的权利。 风险等级 高 关键策略 使用个人数据前必须获取数
设计原则 由于故障不可避免，如硬件故障、软件错误、网络延迟、突发流量等，因此在设计高可用应用系统时，必须考虑所有的硬件及系统包括的软件都可能会失效，包括IaaS、PaaS、SaaS及应用系统本身。韧性设计的目标不是试图防止这些故障的发生，而是为了在这些故障发生时，能最大程度地减轻
PERF04-05 应用性能数据采集 风险等级 中 关键策略 应用程序的性能数据（吞吐量、延迟和完成时间），通常需要通过代码采集，例如嵌入代码片段或将工具集成到应用程序代码中。通过应用的性能数据，可以识别性能瓶颈、评估系统行为、识别可用性风险、规划容量等指标。 常用应用性能监控策略有：
常见故障模式 RDS的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/数据库连接数使用率过高 检测：通过CES监控CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/数据库连接数使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更规格以扩展资源。 开启存储空间自动扩容，以便在磁盘容量不足时自动扩容。 应用层进行过载保护，保障优先业务的运行。
SEC08-07 数据主体有权访问其个人隐私数据 数据主体有权访问其个人隐私数据是指根据相关的隐私保护法律和规定，个人拥有权利要求数据处理者提供关于其个人数据的访问权限。 风险等级 高 关键策略 向用户提供查询、更新个人数据的功能，且必须是实时、无成本，符合主体参与原则。 数据主体访问个人数据之前必须有认证机制。
钉钉/HTTP多渠道通知。 一站式日志加工：200＋函数、一站式日志规整、富化、脱敏、过滤、分裂加工平台。 日志数据服务间集成：日志转储OBS/DWS/DIS/DLI/DMS，助力用户快速构建水平解决方案。 父主题： 卓越运营云服务介绍
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
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。
确定分区键。选择分区键应考虑： 选择分区键必须考虑匹配服务的“粒度”或者考虑以最小的方式跨分区互动。对于多用户系统，可使用用户ID作为分区键；而对于资源为对象的系统，则可以使用资源ID作为分区键。 所确定的分区键，必须在所有API或命令中都能直接包含或可通过其他参数间接转换得到，以便能使用该分区键进行分区处理。
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
设计原则 以下是常用的性能优化指导原则： 中心化原则：识别支配性工作量负载功能，并使其处理过程最小化，把注意力集中在对性能影响最大的部分进行提升。 本地化原则：选择靠近的活动、功能和结果的资源；避免通过间接的方式去达到目的，导致通信量或者处理量大辐增加，性能大辐下降。 共享资源：
概述 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Re
问题和检查项 在企业进行成本优化的过程中，推荐使用如下问题寻找自身可以改进的点，并参考检查项/最佳实践进行改进，以下所有的检查项，也是最佳实践建议，将在下一章节进行详细描述。 问题 检查项/最佳实践 COST01 您是否按照成本优化的需求，规划了相应的组织机构和流程？ 1. 规划
RES14-03 变更前数据备份 通过配置数据事前备份与恢复设计，确保在出现配置错误时能够快速恢复到正确的配置数据状态。 风险等级 高 关键策略 进行全量数据备份，以防变更过程中数据被破坏，影响业务。 异常回滚时，可使用备份数据进行恢复。 父主题： RES14 配置防差错
更多参考文档 确定性运维白皮书 父主题： 卓越运营支柱
问题和检查项 企业在进行应用韧性设计的过程中，推荐使用如下问题寻找自身可以改进的点，并参考检查项/最佳实践进行改进，以下所有检查项，也是最佳实践建议，将在下一章节进行详细描述。 问题 检查项/最佳实践 RES01 您如何使用冗余技术确保应用系统的高可用？ 应用组件高可用部署 应用组件多位置部署
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
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