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应用安全配置 对应用运行时的各项配置进行加固，以避免因安全配置错误而产生的安全漏洞和风险。 风险等级 高 关键策略 根据安全配置规范，对您工作负载中的应用，如Nginx、Tomcat、Apache、Jetty、JBoss、PHP、Redis等完成安全配置加固和Web攻击防护。 系统越
定期审视权限 定期检视和更新权限，以避免权限蔓延，持续清理无用的权限。 风险等级 高 关键策略 使用IAM用户组控制人员的访问权限，并设置权限的到期时间。 如果用户组的职责产生变化，应该及时调整用户组的权限。 当账号委托给另一个账号时，设置到期时间。 通过IAM用户的“最近一次登录时间
根据团队制定的安全基线以及威胁建模分析的结果，对工作负载中涉及的安全措施进行验证，以确保它们按照预期方式运行并有效地保护系统，从而缓解或消除安全威胁。 风险等级 高 关键策略 依据系统的安全设计文档，通过验证确保安全措施被正确地集成到系统中，并符合最佳实践和标准。 尽早检视系统的代码（
据业务的重要性和紧急程度确定业务的优先级，以便在性能测试和优化时重点关注。 定期回顾和更新性能目标：业务需求会随着时间的推移而发生变化，因此需要定期回顾和更新性能目标，以确保其与业务目标保持一致。 确定关键性能指标 关键性能指标有助于衡量与业务目标相关工作负载的运行状况和性能，通
漏洞修复和补丁管理：制定漏洞修复计划，及时修复已确认的漏洞，并管理安全补丁的发布和应用过程。 在关键节点处检测和清除恶意代码：应在关键网络节点处对恶意代码进行检查和清除，并维护恶意代码防护机制的升级和更新。 相关云服务和工具 企业主机安全 HSS 安全云脑 SecMaster 漏洞管理服务
体（个人）提供信息，告知其数据处理活动的相关信息，例如数据收集的目的、数据处理的方式、数据使用的范围、数据存储的期限等。这种通知通常以隐私政策、用户协议、提示信息等形式呈现。 风险等级 中 关键策略 主动通知数据主体的重要性在于： 透明度和可控性：通过主动通知，数据主体可以了解数
饱和度：侧重在对系统中最为受限的瓶颈资源的监控。 对于基于Java的应用系统，华为云用户可使用APM服务实现基于调用链的业务延迟和错误率监控。函数服务FunctionGraph、微服务引擎CSE提供了流量、延迟和错误率监控能力。基于API网关暴露接口的应用，可使用APIG服务提供的流量、延迟和错误率监
rm（HCL + Provider）的新一代云服务资源终态编排引擎，在应用编排服务(AOS)基础上实现了生态、体验、特性的全新升级；资源编排服务基于业界开放生态HCL语法模板，实现云服务资源的自动化批量构建，帮助用户高效、安全、一致创建、管理和升级云服务资源，能有效提升资源管理效率，并降低资源管理变更带来的安全风险。
架构、安全合规等不同领域的专业人员，以确保综合性的安全管理。 制定安全政策和流程：制定详细的安全政策和流程，明确安全管理的标准和规范。团队成员应遵守这些政策和流程，确保安全管理的一致性和有效性。 建立应急响应计划：开发和测试应急响应计划，以应对安全事件和紧急情况。团队应清楚知道如何应对安全威胁和处理安全事件。
故障场景的覆盖率：分析故障场景的覆盖率，例如容灾场景覆盖 80%，过载场景覆盖 60%。 故障场景的命中率：分析故障场景中，真实发生的比率。 应急预案的质量：用于度量应急预案有效性和执行效率。 风险发现个数与等级：定期评估分析（季度或年度）主动发现的风险数量和级别。 风险消减个数、等级与类型：风险
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。
通过红蓝攻防，可以模拟各种复杂的攻击场景，帮助全面评估应用韧性，及时发现并解决潜在风险。 风险等级 高 关键策略 蓝军从第三方角度发掘各类脆弱点，并向业务所依赖的各种软硬件注入故障，不断验证业务系统的可靠性；而红军则需要按照预先定义的故障响应和应急流程进行处置。 演练结束后，建议针对故障中的发现、响应
弹性扩缩容需要通过业务处理逻辑与数据分离、状态外置等技术手段支撑系统处理能力的快速增加或减少。 系统扩容和缩容的处理方式有两种，一种是改变单机的处理能力，包括CPU、内存、存储等，称之为纵向伸缩；另一种是单机节点处理能力不变，通过增加节点的数量来改变系统的处理能力，称之为横向伸缩。 系统设计时一般建议采用
溯、持续集成等功能，助力不同规模企业的研发质量和效率提升。 流水线：提供可视化、可定制的持续交付流水线服务，实现缩短交付周期和提升交付质量的效果。 代码检查：为用户提供代码风格、通用质量与网络安全风险等丰富的检查能力，提供全面质量报告、便捷的问题闭环处理帮助企业有效管控代码质量，助力企业成功。
Management，简称APM）帮助运维人员快速发现应用的性能瓶颈，以及故障根源的快速定位，为用户体验保驾护航。 您无需修改代码，只需为应用安装一个APM Agent，就能够对该应用进行全方位监控，帮助您快速定位出错接口和慢接口、重现调用参数、发现系统瓶颈，从而大幅提升线上问题诊断的效率。目前支持JAVA、Python、Node
重试需要避免造成流量压力 对于链路闪断等原因导致的临时性故障，客户端进行一定的重试，可取得较好的效果；对于流量过载等原因导致的故障，重试可能会导致情况进一步恶化，因此需要避免这种影响。 风险等级 高 关键策略 客户端进行重试处理时，建议： 增加指数回退和抖动方法，以避免对服务端造成流量压力；
代码优化: 对云服务资源使用的代码进行优化，提高代码执行效率。 数据库优化: 对云服务资源使用的数据库进行优化，如索引优化、查询优化等。 负载均衡: 使用负载均衡技术，将请求分发到多个云服务资源，提高系统的处理能力。 监控和调整: 持续监控云服务资源的性能，根据实际情况进行调整，以保持最佳性能。
SFS等云服务配置默认加密，以自动加密存储的数据。启用RDS、DWS等数据库的加密，可降低拖库、数据泄露带来的安全风险。 针对敏感数据，采取加密、掩码、匿名化等方式进行保护。这样，即使敏感数据被非法窃取，也可降低这类数据泄露的风险。 应该监控加密和解密密钥的使用，并根据数据用途、类型和分类来选择不同的加密密钥。
设计原则 以下是常用的性能优化指导原则： 中心化原则：识别支配性工作量负载功能，并使其处理过程最小化，把注意力集中在对性能影响最大的部分进行提升。 本地化原则：选择靠近的活动、功能和结果的资源；避免通过间接的方式去达到目的，导致通信量或者处理量大辐增加，性能大辐下降。 共享资源：
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： 根据自己的业务目标，规划CPU资源和内存资源。规划时，需要结合当前的数据分布情况，业务复杂度，设置JobManager的内存，TaskManager的数量，Ta
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