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算法优化 PERF05-02 通用算法优化 父主题： PERF05 性能优化
PERF05-02 通用算法优化 风险等级 中 关键策略 算法优化是提高程序性能的关键，可以通过改进算法的设计和实现方式来提高其效率和性能。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。
OPS01-01 建立持续学习和改进的文化 风险等级 高 关键策略 由于系统的独特性和复杂性，没有放之四海皆准的方案，为了达到卓越运营，需要不断改进这些最佳实践，并建立自己的最佳实践。所以，在所有最佳实践的第一条，就是在您的团队中培养持续学习和改进的文化。 而持续学习和改进需要鼓励团队沟
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，而不是惩罚或者指责个人。片面指
分区数量越少，每个分区的资源多，更容易适合对资源要求较高的大客户，运维管理简单，且资源利用率越高，所需的成本低。 确定分区映射算法。存在以下一些映射算法供参考： 原始除模：即使用分区键对分区数量取模，该算法分布均匀，但是不适配Grid增删场景，一旦增删需要进行业务迁移。 Range-Hash/Hash：即
他证据，保存为后续分析使用。 通知与沟通：向指定的安全团队成员发送警报，同时向IT部门、管理层或其他相关方发送通知。 自动化分析：利用机器学习和数据分析工具，自动分析事件的性质、来源和影响范围。 人机协作：安全分析师审查自动化分析的结果，必要时进行手动分析，以确认事件的严重性和后续步骤。
SEC10-05 建立复盘机制 建立安全事件复盘机制可以帮助团队从过去的安全事件中学习经验教训，并改进未来的安全措施。 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：
（云内、云间） VPC 在逻辑隔离的虚拟网络中定义和启动华为资源，方便管理、配置内部网络。 ER 将VPC和本地网络连接到一个网关中，支持路由学习、动态选路以及链路切换，极大的提升网络的可扩展性及运维效率，从而保证业务的连续性。 ESW 将VPC和本地网络连接到一个网关中（二层互联）
批处理业务 批处理主要特点是耗时时间长，消耗的资源比较多，主要的调优和设计推荐如下： 尽量使用ORC File， 配上合适的压缩算法， 主要可选的压缩算法为Zlib和Snappy。其中Zlib压缩比高，但压缩解压时间比Snappy长，消耗资源比如Snappy多。Snappy平衡了的
服务器资源就类似一块块资源拼成的木桶，其最多能承载的业务需求取决于哪一块资源最先达到瓶颈。 不同应用对资源需求不同，例如： 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。
HDFS、Apache Cassandra等，将数据分散存储在多个节点上，以提高数据的可靠性和可扩展性。 数据压缩：对于大量的数据，可以采用压缩算法进行压缩，以减少数据的存储空间和传输带宽。 并行计算：使用并行计算框架，如Apache Spark、Apache Flink等，将计算任务
风险等级 高 关键策略 发布团队常用编程语言的安全编码规范。通用的安全编码规范应包含程序输入校验、程序输出编码、身份验证、访问控制、安全加解密算法、异常处理、IO操作、文件上传、序列化、输出格式化等。 对于在Web应用场景使用的语言如Java、Python，还要考虑安全会话管理、防S
高 高 高 如果追求高TPS，建议采用lz4压缩算法；如果追求较低的网络I/O或希望较低的客户端/服务端CPU占用，建议采用zstd压缩算法。这里通常推荐使用lz4压缩算法，同时不建议使用gzip算法，因为它会是一种计算敏感的压缩算法。同时针对一批数据（batch)消息压缩，更好的运用批处理可以获得更高的TPS。
OPS08-03 知识管理 风险等级 高 关键策略 日益庞大的数据量和复杂的业务系统，对运维人员的要求越来越高。为了方便运维人员获取知识，学习和解决问题，运维知识管理能力变得必要。运维知识管理应集成丰富的运维知识，可以帮助运维人员快速解决问题，提高工作效率。一般通过运维知识库系统
JAVA语言：结合语言基础能力的使用、并发模型、部署调优、工具链辅助等维度展开。 C/C++语言：结合语言基础能力、编译技术、并发技术、高效数据结构与算法、高性能库及工具链辅助展开。 父主题： 应用性能编程规范
析瓶颈，否则很有可能是在浪费自己的时间。另外，性能优化的隐含代价会使我们的代码变得难于理解和维护，这一点也是需要权衡和关注的。 设计优化 算法优化 资源优化 父主题： 性能效率支柱
括市场趋势、消费者行为、竞争环境等。通过多种方法的组合，如历史数据分析、资源分析、趋势分析等，以此作为预测需求的基础，并结合人工智能机器学习算法，以便更准确地预测未来的需求，评估工作负载的资源需求。 使预测与工作负载目标保持一致 为了确保预测与工作负载目标保持一致，需要定期对预测
Kubernetes社区开源组件，用于节点水平伸缩，CCE在其基础上提供了独有的调度、弹性优化、成本优化的功能。 全场景支持，适合在线业务、深度学习、大规模成本算力交付等。 节点自动伸缩 CCE突发弹性引擎（对接CCI） 将Kubernetes API扩展到无服务器的容器平台（如CCI），无需关心节点资源。
SEC05-04 密钥安全管理 密钥的安全管理对于整个工作负载的安全性至关重要。如果使用不恰当的密钥管理方式，强密码算法也无法保证系统的安全。密钥的安全管理包括密钥的生成、传输、使用、存储、更新、备份与恢复、销毁等完整的生命周期流程。 风险等级 高 关键策略 生成密钥： 分层管理
的能力、边缘服务和外部数据中心等。除非资源必须接收来自公网的网络流量，否则不要将资源放置在VPC的公有子网中。 对于入站和出站流量，应采用深度防御方法。例如对入站流量进行入侵检测、防范恶意的网络攻击。对出站的流量使用NAT网关配置仅出站的单向连接。 流量过滤。使用防火墙、ACL控
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