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6等高危端口 禁止将重要业务数据所在的OBS桶设置为公开桶或者配置为公共可读。 定期执行云服务安全配置的基线检查。 全面性检查:确保基线检查覆盖所有关键的云服务配置项,包括身份认证、访问控制、网络安全等关键配置。 定期与实时检查:设置定期自动检查计划,并提供实时检查功能,以便在需要时立即评估云服务的安全状态。
RES07-02 日志统计监控 应用系统需要收集日志,在必要时对日志进行统计分析,设置告警规则触发告警,统计分析的内容可以是统计一定时间段内某些关键字出现的次数。 风险等级 中 关键策略 日志关键字与出现次数阈值需要合理设置,以免监控信息不正确。 日志信息(如关键字或出现频率)发生变化时,需要及时更新告警规则。
对您的身份提供者和IAM中配置的身份进行审计,这有助于验证只有经过授权的身份才能访问您的工作负载。 使用数据加密服务DEW托管凭据。实现对数据库账号口令、服务器口令、SSH Key、访问密钥等各类型凭据的统一管理、检索与安全存储。 使用数据加密服务DEW中的凭据管理服务(CSMS)定期轮换凭证。
峰期拥有足够的资源,并防止在低需求时段过度预配。虚拟机弹性伸缩和容器弹性伸缩都是实现应用自动化扩容和缩容的方式,但虚拟机弹性伸缩需要更多的资源和时间来启动和部署,而容器弹性伸缩可以更快速地响应变化,同时具有更高的资源利用率。虚拟机场景可以使用AS,容器场景充分考虑CA和HPA的弹性策略。
确定检视范围,例如可以是每次提交、每个功能完成后,或者定期的大规模检视。 培训团队成员: 提供培训以确保团队成员了解如何进行有效的代码检视。 确保团队了解代码检视的目的和重要性,以及如何识别常见问题和潜在的安全漏洞,建议将常犯的TOP问题整理成清单,在开发人员编写代码后自检以及他人检视时进行对照。
n容灾等高可用能力的基础设施与云服务,便于客户构建高可靠的系统。例如: EVS云硬盘、OBS对象存储采用分布式存储,可避免单个硬盘、单个服务器或单个机架等硬件故障的影响。 RDS数据库提供自动数据备份、跨AZ和跨Region的数据复制与切换。 不过,即使应用系统利用云平台能力具有
SEC06-05 执行渗透测试 渗透测试是一种安全评估方法,模拟攻击者的行为,通过模拟真实的攻击场景来评估系统、应用程序或网络的安全性。渗透测试旨在发现系统中的安全漏洞、弱点和潜在的安全风险,以帮助组织改进其安全措施、加固防御,并保护系统免受真实攻击的威胁。 风险等级 高 关键策略
SEC01-05 实施威胁建模分析 威胁建模是一种系统性的方法,用于识别和评估可能对系统或组织造成威胁的潜在威胁源、攻击路径和攻击手段。通过识别威胁理解系统的安全风险,发现系统设计中的安全问题,制定消减措施,降低系统风险,提升系统安全性和韧性。 风险等级 高 关键策略 以下是系统运行期间的威胁模型:
ER 主机监控 主机监控提供了包括基础监控和操作系统监控两种不同监控粒度层次的监控。基础监控为 ECS自动上报的监控指标,操作系统监控通过在ECS中安装Agent插件,为用户提供服务器的系统级、主动式、细颗粒度监控服务。主要关注:CPU_UTIL、DISK_READ_BYTES_RATE、带外网络流入速率等指标
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”,判断该用户是否为长期未登录的用户,及时管理他们的身份凭证及权限。
MySQL)实例,用来恢复业务。 详见“备份原理”。 自动扩缩容 GaussDB(for MySQL)服务支持自动扩缩容,可自动扩缩规格和增删只读节点。详见“设置自动变配(自动扩缩容)”。 跨AZ容灾 GaussDB(for MySQL)实例支持将实例的节点分别部署在多个可用区。 GaussDB(for
/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。 开启存储空间自动扩容,以便在磁盘容量不足时自动扩容。 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。
/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。 应用层进行过载保护,保障优先业务的运行。 连接后端GaussDB(for
问题和检查项 问题 检查项/最佳实践 PERF01 如何确立流程与规范? 全生命周期性能管理 应用性能编程规范 PERF02 如何进行性能规划? 定义性能目标 容量规划 PERF03 如何进行性能建模? 选择合适类型的计算云服务 选择合适规格的虚拟机和容器节点 使用弹性伸缩 选择合适类型的网络云服务
带宽要求:确定工作负载的带宽要求,考虑通过网络传输和接收的数据量。 网络延迟:评估工作负载所需的延迟,使用专用虚拟网络和主干网络,而不是遍历公共Internet。此方法可降低工作负载的延迟。 吞吐量:请考虑工作负载所需的吞吐量。配置网络路由选项以利用网络吞吐量优势。 PERF03-04 选择合适类型的网络云服务
比如在慢SQL优化的时候,常用收段是识别频繁访问的字段并且设置索引,通过索引来缩短访问时延。 处理有效负载 识别出必须要处理的数据,排除对其他数据的重复处理。在一项处理数据的操作中,并非所有的处理数据都是必须处理的,可以通过分析,识别出必须处理的数据。可以有多种方式,来减轻负载的方法,如增量处理、变化通知等。 增量处理
在多个点进行数据完整性检查。可以采用很多方法来验证数据的完整性,其中大多数方法都依赖于冗余或者包含在数据中的摘要信息。有些方法采用足够的冗余,不仅能检测错误,而且能纠正错误。但大多数方法中都只包括足够的额外信息来检测数据是否有效。典型的方法如奇偶校验和CRC(循环冗余校验)。 比
、合规使用数据,保护用户隐私的一系列最佳实践。 性能效率支柱: 聚焦于如何设计出高性能的架构。作为基本的质量属性,性能的重要性和性能失败后果的严重性是无须质疑的。性通效率支柱为性能设计、性能优化提供一些技术方法和手段,可以用于系统的软件性能工程,也可用于指导性能调整和优化。 成本优化支柱:
当程序运行在yarn-client模式下时,需要关注在driver端汇聚的数据量大小,根据自己的业务场景,为driver设置合理的内存。 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“executor-memory”,“executor-cores”,“Execu
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,将数据分散存储在多个节点上,以提高数据的可靠性和可扩展性。