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最小化凭证:尽量消除对长期的、静态凭证的依赖。 数据安全保护原则(Data Security) 数据分类分级,定义不同级别的数据防护措施。 确保对数据进行适当的加密、备份和访问控制,以保护数据的机密性、完整性和可用性。 维护个人隐私权利,保护隐私数据的机密性和完整性。 DevSecOps
RES04-04 定期进行容灾演练,以检查恢复能否满足容灾目标 通过定期的容灾演练,可以验证灾备系统是否可用,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 每年至少进行一次容灾演练;通过演练可提升操作人员的熟练程度。 演练期间需要对恢复过程
参数调优后性能仍然与转商目标有较大的差距,需要考虑进行profiling,采集性能数据后从更底层的算子、通信、调度和内存等维度将性能进行拆解分析,训练脚本中加入profiling代码。具体步骤:生成profiling数据目录结构;利用att工具,将NPU与竞品之间的数据进行端到端耗时对比分析;Tracing分析。 算子分析
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Region/AZ/IDC或其他云站点发生灾难的情况下的恢复能力 监控告警 应用系统故障后的检测和告警能力
常见故障模式 云数据库 TaurusDB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。 开启自动扩缩容,以便在过载时自动扩容规格和/或只读节点。
OPS06-03 制定和实施可观测性指标 风险等级 高 关键策略 指标是对时间周期内的测量数据的数值表示。可观测性指标是围绕发现率、定级准确率、定界时长、覆盖率、有效率、 一致率打造可观测能力,将可观测设计规范统一发布,统一设计要求与运维管理要求。 设计建议 整体技术方案会变成标
资源占有量过大 对常见的性能问题进行分析,可以发现对于一个系统或组件来说,性能问题经常发生在以下方面: 实体间通信或者调用处理(包括数据库) 频繁调用函数、模块处理过程、数据组织等问题 并行处理资源争用引起的延迟 串行处理进程/线程间等待延迟 父主题: 性能效率支柱
如果对于时延较为敏感,请避免创建跨AZ Redis实例。 冷热数据区分 建议将热数据加载到 Redis 中。低频数据可存储在 Mysql或者ElasticSearch中。 建议 Redis将低频数据存入内存中,并不会加速访问,且占用Redis空间。 业务数据分离 避免多个业务共用一个Redis。 强制
华为云中网络高可用主要涉及三个场景: 公有云网络:构建应用系统相关的公网网络连接的高可用,可减少由于网络连接中断而导致的业务中断。 混合云网络:对于自建本地数据中心(IDC)或使用其他云的用户,基于业务发展需要将部分业务部署到华为云时,将涉及到混合云网络互连;应用系统跨云部署时(如跨云主备容灾或双
塞生产流程。因此队列中堆积过多的消息容易对 broker 产生负面效应。除此之外,如果节点崩溃后重启,过多的数据会使得重建索引需要消耗大量时间,集群模式下的节点间同步数据也会非常耗时。 使用惰性队列提升稳定性 惰性队列(lazy queues)是 RabbitMQ 3.6 之后新
PERF05 性能优化 性能优化工作中,需警惕“过早优化”的问题。我们的基本指导策略还是首先让系统运行起来,再考虑怎么让它变得更快。一般只有在我们证实某部分代码的确存在一个性能瓶颈的时候,才应进行优化。除非用专门的工具分析瓶颈,否则很有可能是在浪费自己的时间。另外,性能优化的隐含
建立相应的消减措施。 威胁建模的一般步骤如下: 确定范围:明确要进行威胁建模的云上系统范围,包括云服务、数据存储、网络架构等。 收集信息:收集关于云上系统的信息,包括系统架构图、数据流程、访问控制策略等。 识别资产:确定在云上系统中的关键资产,包括数据、应用程序、虚拟机、存储等。
pReduce/Spark的执行情况针对性的进行任务的优化。 HiveMetaStore:因为Hive的MetaStore可能是外部的独立数据库,所以它的性能也会影响到整个HiveServer的性能,主要包括HiveMetaStore访问时间,访问次数,连接并发数。 MapRed
高可用设计 具有高可用的系统必须避免单点故障,以防由于某个节点故障而导致整个系统不可用。 RES01 冗余 RES02 备份 RES03 跨AZ容灾 RES04 跨Region/跨云容灾 RES05 网络高可用 父主题: 韧性支柱
根据错误响应码进行有针对性的重试;对于临时性故障,如错误码指示为系统繁忙时,可等待一段时间后重试,否则无需重试。 请求SDK中内置了消息重试时,客户端无需重复重试。 多层业务栈一般只在源端重试,避免逐层重试。 父主题: RES09 故障重试
和操作。 可以包括页面、执行事务或与系统负载的各种混合场景。 确定数据模型: 确定运行测试方案所需的测试背景数据。 可以创建或生成各种场景、用户配置文件或数据量的实际数据集。 确保测试数据多样化并涵盖不同的场景数据,以提供全面的性能评估。 设计测试脚本: 创建执行定义的测试方案的测试脚本。
风险等级 中 关键策略 传统大数据方案计算和存储融合部署,扩容磁盘时必须扩容计算节点,在实际使用时产生浪费。存算分离是一种数据处理技术,它将数据存储和数据处理(计算)分开,使得存储和计算可以独立地进行优化和扩展,这种技术提高数据处理的效率、降低成本并满足大规模数据存储和分析的需求。 如某
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的数据、替代数据,甚至没有数据,应用仍处于可预测和可恢复的状态。 避免启动依赖及循环依赖。若应用系统由于某些原因导致重启时,若依赖于其他依赖项启动或加载关键配置数据,可能会导致应用系统长时间停在启动
跟踪并监控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。当系统出现错误或安全事件时,通过执行彻底地跟踪、告警和分析,可以较快地确定导致威胁的原因。 风险等级 中 关键策略 采集各类安全服务的告警事件,并进行大数据关联、检索、排序,全面评估安全运营态势。
发生的一切,包括成功的操作、错误的操作、警告信息等等。因此,日志记录是可观测性设计中最基本的需求之一。通过将事件和错误信息记录到日志文件或数据库中,可以方便地进行故障排除和问题诊断。但是,仅仅记录日志并不足够,还需要对日志进行有效的管理和分析。如果日志太多,将会成为一个负担,因为