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表示数据是否丢失的概率，不体现数据丢失多少；数据持久度的预计周期，一般按一年进行预计。 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。
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 TaurusDB到云数据库 TaurusDB双主灾备”）。 监控告警 配合CES服务，支持对云数据库
大数据性能优化 HIVE优化 Spark性能优化 Flink性能优化 父主题： 云服务性能优化介绍
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：
是为了利用云上服务使得生产工作更聚焦到应用层，上云前系统中数据库的选型已经过业务实践的检验，基于对兼容性的考量（避免迁移上云后，数据库层与应用层不兼容），上云过程中采用云上同样生态的数据库进行平替，是首要的决策依据。 可迁移性：针对数据库上云迁移，解决方案要具备平滑迁移的能力；
执行语句不能下推是因为语句中含有不支持下推的函数或者不支持下推的语法。一般都可以通过等价改写规避执行计划不能下推的问题。 语句下推典型场景包含单表查询语句下推与多表查询语句下推，一些特殊场景如语句中带有with recursive子句，列存表等不支持下推。 6.GaussDB子查询调优实践 应用程序
PERF04-04 资源性能数据收集 风险等级 中 关键策略 每个华为云提供的云服务都有一组特定于资源功能的指标，用于呈现有关资源的使用情况。通过收集资源性能数据，可以深入了解工作负载的运行状况和行为。 指标作用： 帮助你了解资源的运行状况和性能， 在云监控平台上配置对应的告警策略和配置指标看板。
MapReduce/Spark：以该组件进行执行时，MapReduce/Spark执行的情况直接引影响到Hive的性能，如每个任务的大小，任务与资源分配均匀度，任务拆分合理度等。 HDFS：最底层的IO读也是性能的关键，主要考虑的指标是读取和写入的性能，还包括块大小合理设置等。 其中
RES02-02 自动数据备份 对于需要备份的数据，可根据该数据的RPO指标要求，设置定期备份策略进行自动备份。 风险等级 高 关键策略 使用华为云备份服务或第三方备份软件对数据进行备份，并可根据RPO要求设置自动备份频率。CBR云备份服务可对ECS/BMS/EVS/SFS Tu
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“MySQL到MySQL单主灾备”）或双主灾备（详见“MySQL到MySQL双主灾备”）。 监控告警 配合CES服务，支持对RDS的CPU、内存、磁盘、网络等
应用层进行过载保护，保障优先业务的运行。 连接后端RDS失败 检测：连接失败。 恢复： 应用层进行重试，以应对暂时性故障，如RDS实例正在进行主备切换时；应用故障重试处理可参考“故障重试”。 当RDS实例由于过载导致网络限制时，可参考“RDS的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/数据库连接数使用率过高”的处理。
延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。 集群服务部署架构 服务规模与业务容量参数配置 Flink作为流数据处理引擎，依赖内存和CPU。用户在规划规格时，应根据当前的业务容量和增长速度，规划合理的内存和CPU资源，特别需要关注以下几点：
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
RES03-02 跨AZ数据同步 针对有状态业务，需要进行跨AZ的数据同步，以便在一个AZ故障的情况下，数据不丢失；对于无状态业务不涉及。 风险等级 高 关键策略 当应用组件对应的云服务实例支持跨AZ高可用实例时，可采用云服务实例自身的跨AZ数据同步；如RDS数据库、DCS实例、OBS桶等。
sos或者YARN上，能够接入HDFS、HBase、Hive等多种数据源，支持MapReduce程序平滑转接。 集群服务部署规划 服务规模与业务容量参数配置对照表 Spark作为内存计算引擎，需要更多的内存和CPU。用户在规划规格时，应根据当前的业务容量和增长速度，规划合理的内存和CPU资源，特别需要关注以下几点：
监控数据存储时长需要满足保留要求。 监控数据需要定期分析，以便发现或预测系统故障，减少业务中断。 相关云服务和工具 LTS云日志服务：支持日志分析与数据转储 父主题： RES07 监控告警
场景一：基于兼容性原则 考虑平滑上云，上云前系统中数据库的选型已经过业务实践的检验，建议选取生态相同的关系型数据库服务进行平替，避免出现数据库层与应用层不兼容或数据库切换对业务架构中其他组件产生负面影响。 场景二：基于场景评估 如果是在云上新建业务系统或基于同数据库不同服务中选取时，建
RES02-03 定期进行备份数据恢复 通过定期恢复测试，可以验证备份数据的完整性与恢复处理过程是否可用，且数据丢失时间以及恢复时间符合数据的RPO与RTO指标要求。 风险等级 高 关键策略 定期执行备份数据恢复，以验证备份的完整性。 为了避免备份恢复对生产业务造成影响，可以构建
同关系型数据库一样，非关系型数据的选择同样主要基于兼容性与场景评估两个原则： 场景一：基于兼容性原则 考虑平滑上云，上云前系统中数据库的选型已经过业务实践的检验，建议选取生态相同的关系型数据库服务进行平替，避免出现数据库层与应用层不兼容或数据库切换对业务架构中其他组件产生负面影响。
PERF05-04 大数据场景资源优化 风险等级 中 关键策略 在大数据场景下，可以通过优化资源的使用和分配，提高系统的性能和效率。以下是一些常见的大数据场景资源优化方法： 分布式存储：使用分布式存储系统，如Hadoop HDFS、Apache Cassandra等，将数据分散存
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