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支持Java、Php、Python、Node.js、Docker、Tomcat技术栈。支持Apache ServiceComb Java Chassis（Java Chassis）、Spring Cloud等微服务应用，让企业应用上云更简单。
主要关注：运行中进程数、空闲进程数、僵死进程数等指标 日志监控 配置日志服务从日志中提取指定的关键词，便于您使用监控服务对日志中的关键指标进行监控及告警。主要关注：访问日志数量、错误日志数量、日志大小等指标 自定义监控 自定义监控展示用户所有自主定义上报的监控指标。
1天 4 电子传输及完整设备支持：少量数据丢失，备用数据系统就绪，数据定时传送，备用网络就绪 数小时至2天 数小时至1天 5 实时数据传输及完整设备支持：数据丢失趋于0，备用数据系统就绪，远程数据复制，备用网络就绪 数分钟至2天 0至30分钟 6 数据零丢失和远程集群支持：数据零丢失
高级分析专家：漏洞分析及复现，恶意样本逆向分析，输出病毒查杀脚本。 服务安全响应专家：协助安全响应人员对事件进行调查分析，配合执行各类日志取证，提供业务架构、网络架构、业务日志等协助分析攻击源头，影响范围。实施应急处置措施，并覆盖安全产品。 父主题： SEC10 安全事件响应
使用安全的随机数生成器来生成密钥，确保密钥的随机性和不可预测性。避免使用弱密钥或者固定密钥。 传输密钥： 使用安全的通信渠道传输密钥，如加密通道或者物理传输。 确保传输过程中密钥不被窃取或篡改。 使用密钥： 最小化密钥的使用范围，避免在不必要的情况下暴露密钥。
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。 父主题： 建立性能可观测性体系
建议最大实例数和业务实际最大并发数保持一致。
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。
变更导致事件密度定义：每月变更导致对客户造成影响的事件数与总变更数的比值。 计算公式：变更导致事件密度=变更导致对客户造成影响的事件数/总变更数。 变更引入重大事件数定义：每月变更引入对客户产生重大影响的事件次数。
目前支持JAVA、Python、Node.js、Go、Php和.Net应用，具体的应用监控能力概览如下表。 父主题： 卓越运营云服务介绍
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”，“Executor-num”，并在此基础上，规划需要的CPU核数和内存大小。
COST04-01 建立规范，持续提升成本分配比例 风险等级 中 关键策略 成本是否准确有效的分配，是后续进行成本监控和优化的基础。客户应关注并提升成本分配比例，奠定成本治理的基础。 标签作为一种常见的成本分配方式，可以灵活匹配组织内多种分配场景（比如产品、应用、责任人），但在实施标签过程中
常见故障模式 ELB的并发连接数/新建连接数/带宽使用率过高 检测：通过CES监控ELB的并发连接数/新建连接数/带宽使用率。 恢复： 根据业务情况，采用独享型负载均衡器，并手工调整ELB负载均衡器规格。 父主题： ELB弹性负载均衡
常见故障模式 RDS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。 开启存储空间自动扩容，以便在磁盘容量不足时自动扩容。
常见故障模式 DCS的CPU /内存/带宽/连接数使用率过高 检测：通过CES监控CPU /内存/带宽/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。 应用层进行过载保护，保障优先业务的运行，如将部分性能要求不高的业务切回到原始数据源。
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。
接入层指标 Hive连接数，并行SQL数量，输入缓存值（或每批大小）。单HiveServer实例可以处理的最大并发数可以通过参数控制，默认是500，该参数主要受JVM内存和CPU的处理能力的限制。
观测性能指标 指标ID 指标名称 指标说明 channels 通道数 该指标用于统计RabbitMQ实例中的总通道数。 queues 队列数 该指标用于统计RabbitMQ实例中的总队列数。 connections 连接数 该指标用于统计RabbitMQ实例中的总连接数。
规格测算： 性能容量维度所需最小节点数 = max（（存储带宽需求 / 单节点存储带宽），（网络带宽需求 / 单节点网络基准带宽）） 磁盘容量维度所需最小节点数 = max（总磁盘容量需求 / 单节点磁盘容量上限） 详细规格选择参考官方文档。
group_msgs 堆积消息数 该指标用于统计Kafka实例中所有消费组中总堆积消息数。 topic_messages_remained 队列可消费消息数 该指标用于统计消费组指定队列可以消费的消息个数。
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