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AS弹性伸缩 弹性伸缩（Auto Scaling，以下简称AS）是根据用户的业务需求，通过设置伸缩规则来自动增加/缩减业务资源。当业务需求增长时，AS自动增加弹性云服务器（ECS）实例或带宽资源，以保证业务能力；当业务需求下降时，AS自动缩减弹性云服务器（ECS）实例或带宽资源，
SEC08 数据隐私保护 数据隐私保护是指采取一系列措施和技术，旨在确保个人数据和敏感信息在收集、存储、处理和传输过程中得到适当的保护，以防止未经授权的访问、使用或泄露。数据隐私保护旨在维护个人隐私权利，保护个人信息的机密性和完整性。 SEC08-01 明确隐私保护策略和原则 SEC08-02
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
数据最小化：个人数据应与数据处理目的相关，且是适当、必要的。尽可能对个人数据进行匿名或化名，降低对数据主体的风险。 准确性：个人数据应当是准确的，并在必要的情况下及时更新。根据数据处理的目的，采取合理的措施确保及时删除或修正不准确的个人数据。 存储期限最小化：存储个人数据不超过实现数据处理目的所必要的期限。 完整
电商类应用典型部署架构（99.99%） 电子商务类应用用于外部客户，需要提供较高的可用性，并能承受组件故障，其可用性目标通常要求达到99.99%，即每年故障时间可以为52.56分钟。 假定故障中断与变更中断的时长分别如下： 故障中断：假定每年故障中断3次，每次应急恢复决策时长为10分
OPS05-03 定义变更流程 风险等级 高 关键策略 在建立标准的变更管理流程前，清晰明白变更各个流程的定义： 变更发起：在变更发起前，需明确变更内容与变更原因等信息。信息的明确可减轻变更评估人的工作量，同时明确变更的意义。变更信息包括： 基本信息：标题、时间、变更人、原因等。 变
的应用。优化时要考虑的另一个因素是实施更改的工作量。如果测试和验证变更的成本很高，优化的频率应该降低。您应该反方向考虑是否可以通过替身自动化测试和验证能力，从而进一步降低人力成本。 此外，由于成本优化带来可能带来的资源冗余度的下降，故而也应该综合考虑业务的趋势。 比如一个快速增长的业务组织更
当DCS实例由于过载导致网络限制时，可参考“DCS的CPU /内存/带宽/数据库连接数使用率过高”的处理。 对于非暂行性故障，应用层需要能回退到原始数据源进行处理，避免由于缓存故障而导致业务无法运行。 读写DCS概率性失败 检测：读写失败。针对低概率超时错误，是Redis使用的正常现象。Redis使用受
对资源进行监控时，需要先定义资源的关键指标以及对应的阈值，以便快速有效的发现业务表现和系统状态，以便在异常状态下尽早干预恢复，或定位改进系统缺陷。 风险等级 中 关键策略 关键指标需要与系统内工作负载的关键性能指标相关，并能确定为系统性能下降的早期警告信号，如系统处理的API数量及成功率，相
不方便，可以承受长时间的恢复时间和恢复点；公测类应用用于面向客户的实验性的工作负载，在必要时可以隐藏其功能；针对这些应用，其可用性目标通常要求不高，可达到99%，即每年中断时间可以为3.65天。 导致业务中断的时间包含故障中断时间及由于升级配置维护等导致的中断时间，假定分别中断时间如下：
灾切换，减少灾难发生时的人工操作。 对于已部署的应用系统改造为跨AZ实例的实施步骤： 确定应用系统的关键组件；所谓关键组件是指一旦故障，会导致整个应用系统或其中的关键功能受损。 针对关键组件，检查其跨AZ高可用能力，即在一个AZ故障的情况下，是否能自动故障转移到另外一个AZ，进行业务恢复。
免功能过剩、并对性能影响较大的调用；选择云服务的时候，选择合适的云服务，结合业务的特征选择合适的云服务类型和规格，利用好云弹性的特性的优势。设计功能过于复杂的组件，有时候是为了通用，有时候则是一种不好的软件设计习惯。够用原则适用于自己设计或者调用已有的功能，使用时注意避免过度设计。
lave）均无法连接时，可将异地灾备实例切换为主实例，在应用端修改数据库链接地址后，即可快速恢复应用的业务访问。数据复制服务提供的实时灾备功能，可实现主实例和跨区域的灾备实例之间的单主灾备（详见“云数据库 TaurusDB到云数据库 TaurusDB单主灾备” ），或双主灾备（详见“云数据库
过绑定当前应用的仪表盘，以图表的形式展示指标源、日志源以及系统图表信息。主要关注：WAITING 状态线程数、TIMED_WAITING 状态线程数、可使用内存等指标 进程监控 进程监控是针对主机内活跃进程进行的监控，默认采集活跃进程消耗的 CPU、内存，以及打开的文件数量等信息
银行，投资，金融，政府，电信，关键企业应用 系统的可用度依赖于系统内各业务单元的可用度。各业务单元之间典型的可靠性模型有两类： 串联模型：组成系统的所有单元中任一单元的故障都会导致整个系统故障的称为串联系统。 可靠性数学模型： 举例：假定系统存在2个串联单元，每个单元的可用度均为99.9%，则系统可用度为
采用Grid架构，可将应用系统内的工作负载的故障影响限制在有限Grid业务单元中。 风险等级 高 关键策略 应用系统采用多个功能相同的Grid业务单元，每个Grid业务单元具备完整业务功能，处理整个业务负载中的一个子集，不涉及与其他Grid业务单元的交互；在一个Grid业务单元发生
进行应用的自动部署与回滚。每1~2个月更新一次软件。 应急恢复处理 制定应急处理机制，指定应急恢复人员，以便在突发事件后能快速决策和恢复；并提供常见应用、数据库问题以及升级部署失败的相关解决方案，以便在出现问题后可以及时恢复。 根据以上方案，典型部署架构如下： 该架构的主要特点包括：
金融类核心应用通常比较重要，要求非常短的恢复时间和数据丢失量，其可用性目标通常要求达到99.999%，即每年故障时间可以为5.26分钟。 假定故障中断与变更中断的时长分别如下： 故障中断：由于要求的故障中断时间很短，要求尽可能自动恢复，没有手动触发的恢复，假定每年故障中断4次，每次自
内部知识管理类应用通常用于内部操作，且在故障时只会对内部员工造成影响，可以承受较长的恢复时间和恢复点，其可用性目标通常要求达到99.9%，即每年中断时间可以为8.76小时。 导致业务中断的时间包含故障中断时间及由于升级配置维护等导致的中断时间，假定分别中断时间如下： 故障中断：假定每年故障中断4次
或中断。 对已部署的应用系统，改造为支持高可用能力的实施步骤： 确定应用系统的关键组件；所谓关键组件是指一旦故障，会导致整个应用系统或其中的关键功能受损。 针对关键组件，检查其高可用能力，即在其故障的情况下，是否能自动故障转移，进行业务恢复。 针对未支持高可用的关键组件，进行如下优化处理：
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