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提供容灾管理功能，实现容灾状态及RPO监控，及异常场景下的业务切换。 风险等级 高 关键策略 实时监控容灾状态，了解容灾运行状态。 支持应用级数据校验，比较AZ间数据同步差异，监控及PO指标。 典型确定性故障场景下自动容灾或切换，无需人工接入，业务不受影响，满足RPO/RTO指标。 典型亚健康
RES11-04 灾难演练 通过容灾演练，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 灾难演练着重测试服务跨AZ或跨Region故障转移能力，验证系统的容灾能力以及面对灾难时的应对能力，涉及到多个团队间配合，通常
选择合适的消息队列 风险等级 中 关键策略 三种不同版分布式消息服务的适用场景如下： Kafka：兼容开源Kafka，适用构建实时数据管道、流式数据处理、第三方解耦、流量削峰去谷等场景，有大规模、高可靠、高并发访问、可扩展且完全托管的特点。 RocketMQ：兼容开源Rocket
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
不高的业务切回到原始数据源。 连接后端DCS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DCS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。
需要通过自动化手段快速定位定界发现根因。可以通过应用模型建设三维的拓扑，把架构-空间-时间数据关联起来。这里面的关键是架构模型的建立及分层指标的聚合可视化能力，需要依赖持续的资源治理和数据治理。 相关云服务和工具： 优化顾问 OA 云监控服务 CES 应用运维管理 AOM 父主题：
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
COST07-01 持续监控资源利用率指标 风险等级 高 关键策略 持续地在组织中定义资源的核心利用率指标（如CPU利用率，内存，CDN服务的流量，数据库的TPS），按（天、周、月）等时间周期发现规律，对低利用率资源的应用/项目进行审查。 父主题： COST07 管理和优化资源
Operations Management，简称AOM）是云上应用的一站式立体化运维管理平台，融合云监控、云日志、应用性能、真实用户体验、后台链接数据等多维度可观测性数据源，提供应用资源统一管理、一站式可观测性分析和自动化运维方案，帮助用户及时发现故障，全面掌握应用、资源及业务的实时运行状况，提升企业海量运维的自动化能力和效率。
应用系统多位置部署 通过将应用系统部署在多个位置，可以避免由于一个位置的基础设施故障而导致系统不可用。 风险等级 高 关键策略 将应用系统的数据和资源部署在多个AZ，可避免单个AZ故障影响业务。 对于可用性要求较高的应用系统，可部署在多个Region，避免单个Region故障影响业务。
网络的分区是将网络划分为多个部分，以隔离不同敏感性要求的网络流量和资源，从而增加网络的安全性。 风险等级 高 关键策略 通过网络分区，可以实现以下目的： 隔离敏感数据：将敏感数据和应用程序隔离在独立的网络分区中，以减少未经授权访问的风险。 可扩展性：分区和分层可以帮助管理和扩展复杂的网络架构，使其更易于维护和扩展。
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。 减少内存分配：内存分配是一个耗时的操作
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：收集关于安全事件的所有相关信息和数据，可以用5W2H方法整理该事件，包括事件发生的时间、地点、责任人、事件的过程、原因、影响等。 组建复盘团队：邀请相关的团
合规，通过一系列华为云架构的最佳实践保护工作负载免受各种安全威胁，降低安全风险。安全性支柱涉及保护云上系统、资产、数据的机密性、完整性、可用性以及合法、合规使用数据，保护用户隐私的一系列最佳实践。 安全性是现代应用程序的重要维度，需要成体系地考虑工作负载的安全。华为云安全性支柱的设计框架如下图所示：
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。 存储密集型业务（如大型数据库、大数据分析、大规模文件存储、编译构建等场景）可能会比较消耗存储的带宽。 根据业务的特征选
障排除等功能的一套完整的解决方案。性能可观测体系在此基础上突出了性能指标，通过收集和分析性能数据，可以识别系统瓶颈、优化资源分配等，找到性能优化方向。 性能监控对象：服务器、操作系统、数据库、应用程序、网络设备、云服务。 常见性能指标：包括资源CPU、内存，硬盘等，及程序的响应时间、吞吐量、并发数等。
COST08-01 按地域规划应用架构 风险等级 中 关键策略 国家已启动“东数西算”工程，将东部发达地区的数据，传输到西部算力资源丰富的地区进行运算、存储。西部数据中心综合成本有明显优势，低PUE低能耗，如贵阳资源价格比广州上海等区域低10%左右。企业可将灾备、离线分析、转码、
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
可靠性功能 数据备份和恢复 使用CBR云备份服务可对ECS的备份保护服务，支持基于多云硬盘一致性快照技术的备份服务，并支持利用备份数据恢复ECS数据。详见“云备份概述”。 故障自愈 当ECS支持自动恢复时，可以开启自动恢复能力，当物理服务器损坏时以冷迁移方式重启ECS实例，使弹性
会影响业务，时间在半分钟内。 数据备份和恢复 DCS支持将当前时间点的实例缓存数据备份并存储到OBS中，以便在缓存实例发生异常后能够从备份数据进行恢复。DCS实例支持定时和手动两种备份方式，定时备份频率以天为单位，最多保存7天，但至少会保留一个数据备份文件；手动备份由用户触发，通
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