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SEC07-04 静态数据的加密 加密可以防止未经授权的人访问和窃取数据。应该默认对敏感的静态数据进行加密，以确保即使数据遭到未经授权访问或意外泄露，也能保持机密性。 风险等级 高 关键策略 启用默认加密。对云硬盘 EVS、关系数据库 RDS、对象存储服务 OBS、弹性文件服务 SFS
金融类核心应用典型部署架构（99.999%） 金融类核心应用通常比较重要，要求非常短的恢复时间和数据丢失量，其可用性目标通常要求达到99.999%，即每年故障时间可以为5.26分钟。 假定故障中断与变更中断的时长分别如下： 故障中断：由于要求的故障中断时间很短，要求尽可能自动恢复，
SEC07-05 传输数据的加密 对传输中的数据进行加密处理，以确保数据在传输过程中不被未经授权的访问者所窃取、篡改或查看。 风险等级 高 关键策略 使用加密协议：确保在数据传输过程中使用安全的加密协议，以加密数据并保护其在传输过程中不被窃取或篡改。使用最新的TLS版本（如TLS
RabbitMQ性能优化 保持尽可能短的队列长度 太多的消息堆积在队列中会造成内存负载过高，为了释放内存，RabbitMQ 会把消息转存到磁盘，转存过程会耗费大量时间，造成消息处理速度下降或直接阻塞生产流程。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
RES05-01 网络连接高可用 应用系统对外提供服务时，需要确保对外网络连接的高可用，避免单个网络连接中断而导致业务不可用。 风险等级 高 关键策略 网络链路冗余：网络连接需要支持多路径，以实现高可用能力，以避免在一条网络路径中断的情况下，业务能切换到其他路径继续通信。 网络链路快速倒换
OPS06-02 定义可观测对象 风险等级 高 关键策略 客户可感知的观测对象分类如下： 可观测分层 功能 / 主要指标 IT 资源监控 IT 资源监控对 IT 资源的性能和容量进行监视和报告，确保您的业务稳定可靠运行 应用监控 应用监控基于应用资源管理对资源实行从应用、业务组件、
问题和检查项 企业在进行应用韧性设计的过程中，推荐使用如下问题寻找自身可以改进的点，并参考检查项/最佳实践进行改进，以下所有检查项，也是最佳实践建议，将在下一章节进行详细描述。 问题 检查项/最佳实践 RES01 您如何使用冗余技术确保应用系统的高可用？ 应用组件高可用部署 应用组件多位置部署
设计原则 国际标准化组织（ISO）对计算机系统安全的定义为：确保信息资产（包括硬件、软件、网络、数据等）受到保护，以确保其机密性、完整性和可用性。计算机系统安全的目标是保护信息系统免受未经授权的访问、使用、披露、破坏、修改、中断或不可用的威胁，同时确保信息系统能够持续地提供服务。
RES06-02 面向所有故障进行检测 针对所有故障场景，都需要能自动检测，以便及时发现和恢复故障。 风险等级 高 关键策略 所有故障都必须有检测。 支持按不同维度进行故障检测，如Region、AZ、服务、方法、实例或容器ID等，检测维度与故障恢复方式对齐。 检测到故障后需及时告警或自动恢复
PERF03-03 使用弹性伸缩 风险等级 中 关键策略 如果工作负载能够支持弹性（例如：应用无状态化），请考虑具有自动缩放功能的计算服务，该功能可根据需求自动调整计算容量。自动缩放有助于确保在高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
双Region方案 采用双Region时，前端以ECS为例，建议方案如下： 类别 实施方案 冗余 ELB、ECS、DCS、Kafka、RDS、DDS等云服务实例均高可用部署。 备份 RDS、DDS数据库自动备份，在数据故障时使用最新备份数据恢复，可以满足可用性目标要求。 容灾 应用跨
跨云容灾方案 当重要应用系统已经在IDC或其他云上部署，并需要容灾到华为云，以提供高可用的容灾方案。假定应用系统在IDC或其他云上可以达到99.9%的可用性，则在容灾到华为云后，能提供99.99%的可用性。 跨云应用典型架构为前端无状态应用层+后端数据库，其中前端无状态应用可采用虚拟机或容器
RES10-03 采用Grid架构 采用Grid架构，可将应用系统内的工作负载的故障影响限制在有限Grid业务单元中。 风险等级 高 关键策略 应用系统采用多个功能相同的Grid业务单元，每个Grid业务单元具备完整业务功能，处理整个业务负载中的一个子集，不涉及与其他Grid业务单元的交互
OPS03-03 进行性能压测 风险等级 高 关键策略 性能压测主要通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。通常把性能测试、负载测试、压力测试等统称为性能压测。广义而言，是为保证系统运行后的性能可以满足用户需求，而开展的一系列测试组织工作
Spark性能优化 概述 Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下，数据处理过程中的数据可以存储在内存中，提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去。
人工智能性能优化 1.训练优化模型性能提升实践 参数调优策略：调整模型flash attention、并行切分策略、micro batch size、重计算策略等参数。 尽可能充分利用显存和算力，通过参数调优，初步优化性能。 性能拆解 参数调优后性能仍然与转商目标有较大的差距，需要考虑进行
Serverless性能优化 Serverless函数配置最佳实践 运行时语言 当选择编译型语言（如Java，C#等），冷启动时延一般由于首次初始化消耗比较大会导致冷启动时延偏高，但是初始化完成后每次执行的时延相较其他解释型语言（NodeJs，Python等）会有一定优势。如果流量不均衡
PERF04-03 性能测试步骤 风险等级 高 关键策略 1.确定验收性能指标 对被测系统从用户角色、开发角色、维护管理员等角色出发分析，结合生产环境系统当前情况，识别并定义业务指标、数据指标、资源指标三种维度指标需要达到的目标基线，指导系统能达到以最小的资源占用管理最大的数据并给用户提供最优的体验目标
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