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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据主体授权，使用范围及方法不能超出收集目的。
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：
RES07-04 监控数据存储和分析 监控数据包括统计和日志信息，均需要存储并进行生命周期管理，以满足数据监控的保留要求；并定期对其进行分析，以了解系统运行状态和趋势。 风险等级 中 关键策略 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。
分布情况、数据敏感度、所属分类级别等详细信息。 相关云服务和工具 数据安全中心 DSC：DSC可根据敏感数据发现策略来精准识别数据库中的敏感数据，并支持从海量数据中自动发现并分析敏感数据使用情况，基于数据识别引擎，对结构化数据和非结构化数据进行扫描、分类、分级，解决数据“盲点”。
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。
使用内存缓存、内存映射等技术，以提高数据处理和计算的速度和效率。 负载均衡：通过负载均衡技术，将数据和计算任务均匀地分配到多个节点上，以避免单个节点过载，提高系统的可用性和性能。 数据分区：将数据按照一定的规则分成多个分区，以便更好地进行数据处理和计算。 网络优化：通过优化网络带
RES10-01 应用控制平面与数据平面隔离 通常应用的数据平面处理业务，比较重要，可用性要求比较高，而控制平面不直接处理业务，因此其故障时不应该影响业务系统。 风险等级 高 关键策略 应用控制平面与数据平面隔离，避免控制系统故障影响业务。 数据平面所在业务系统的故障恢复可不依赖
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
向第三方披露个人数据合规性 在将个人数据分享、转移或提供给第三方时，数据控制者必须遵守相关的法律法规和隐私保护准则，以确保数据转移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 产品需评估是否存在将个人数据推送给第三方应用。评估是否存在高度敏感的用户数据在未获得用户明
开源社区数据库之一，对MySQL有较好的兼容性；RDS for MariaDB适用于各种规模的应用程序。 关系型数据库的选择建议： 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
游戏等场景。 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。
识别和备份应用中所有需要备份的关键数据 不同数据的重要性不一样，针对应用系统内的所有数据，需要明确其重要性及对应的RPO/RTO指标要求。比如对于重要数据，通常允许数据丢失的时间会比较少，从而需要更频繁的备份；对于一般的数据，允许数据丢失的时间比较长，可以使用较低的备份频率；对于一些不重要的数据，其数据丢失对业务没有影响，则不需要进行备份。
被不正当地披露对公司造成的影响可控，对个人数据主体造成的影响较小，例如性别等 影响隐私风险级别的因素包括：个人数据级别（高、中、低）、是否能直接或间接的识别到数据主体、数据数量、数据属性（如疾病史比电话号码更敏感）、存储区域是否有其他数据可关联、个人数据收集/存储/处理/披露的目的（如统
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。
缩。 中间件层：Redis、Kafka集群跨可用区高可用部署。 数据层：MySQL数据库跨可用区高可用，通过DRS数据复制服务实现跨云的数据库复制与容灾切换。 为了保证数据的可靠性，数据库的数据定期自动备份，在数据丢失时可以快速恢复。 父主题： 跨云场景典型部署架构（99.99%）
Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（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
RS服务实现跨云的虚拟机数据复制与容灾切换，并可通过CBR服务进行自动数据备份。 中间件层：Redis、Kafka集群跨可用区高可用部署。 数据层：MySQL数据库高可用，通过DRS数据复制服务实现跨云的数据库复制与容灾切换；并可定期自动备份数据，在数据丢失时快速恢复业务。OBS
支持按备份集和指定时间点的恢复。在大多数场景下，用户可以将732天内任意一个时间点的数据恢复到云数据库RDS新实例或已有实例上，数据验证无误后即可将数据迁回云数据库RDS主实例，完成数据回溯。 详见“备份原理及方案”。 存储自动扩容 RDS支持存储空间自动扩容，在实例存储空间
的虚拟机数据复制与容灾切换，并可通过CBR服务进行自动数据备份。 中间件层：Redis、Kafka集群跨可用区高可用部署。 数据层：MySQL数据库高可用，通过DRS数据复制服务实现跨云的数据库复制与容灾切换；并可定期自动备份数据，在数据丢失时快速恢复业务。 为了保证数据的可靠性
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