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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”。
空间换时间 通过使用更多的存储空间，以节省执行时间。 空间换时间包括简单地预先存储结果，或者存储经常被访问的数据以方便计算；另一种空间换时间则包括选择特定的算法，如HASH算法就是一种典型的空间换时间的算法。
数据安全中心实现数据全生命周期安全 存储默认启数据加密 关键数据库部署数据库安全服务 使用云备份归档服务防关键数据丢失 安全运营 使用安全云脑鸟瞰整个云上安全 使用云日志、云审计、配置审计、云监控等服务管理云上资源 使用威胁检测服务检测各类云服务日志中的恶意活动和未经授权行为 使用云堡垒机接入运维
优化数据分区 Kafka将Topic划分为多个分区，所有消息分布式存储在各个分区上。每个分区有一个或多个副本，分布在不同的Broker节点上，每个副本存储一份全量数据，副本之间的消息数据保持同步。
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 选择合适类型的存储云服务 选择合适的消息队列 选择合适规格的Kafka 选择合适规格的RocketMQ 选择合适规格的RabbitMQ 选择合适的关系型数据库 选择合适的非关系型数据库
OPS06-03 制定和实施可观测性指标 风险等级 高 关键策略 指标是对时间周期内的测量数据的数值表示。可观测性指标是围绕发现率、定级准确率、定界时长、覆盖率、有效率、 一致率打造可观测能力，将可观测设计规范统一发布，统一设计要求与运维管理要求。
PERF03 性能建模 选择合适的计算资源 选择合适网络服务资源 选择合适的存储云服务 选择合适的应用中间件云服务资源 选择合适的数据库资源 父主题： 性能效率支柱
机密性通常通过加密技术来实现，包括对数据进行加密和解密的过程，确保只有授权用户能够访问和理解数据内容。 完整性 确保数据在传输和存储过程中不被篡改，保持数据的完整性，防止数据被恶意篡改或损坏。
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。 使用IAM委托。委托操作权限给云服务或者其它账号。
RES07-01 定义关键指标与阈值并监控 RES07-02 日志统计监控 RES07-03 监控到异常后发送消息通知 RES07-04 监控数据存储和分析 RES07-05 端到端跟踪请求消息 父主题： 故障全面检测
威胁建模的一般步骤如下： 确定范围：明确要进行威胁建模的云上系统范围，包括云服务、数据存储、网络架构等。 收集信息：收集关于云上系统的信息，包括系统架构图、数据流程、访问控制策略等。 识别资产：确定在云上系统中的关键资产，包括数据、应用程序、虚拟机、存储等。
定义关键指标与阈值并监控 日志统计监控 监控到异常后发送消息通知 监控数据存储和分析 端到端跟踪请求消息 RES08 您如何减少依赖影响？ 减少强依赖项 依赖采用松耦合 减少被依赖项故障的影响 RES09 您如何进行重试？
任何应用程序环境都需要许多基础设施组件，例如操作系统、数据库连接和存储。 开发人员必须定期设置、更新和维护基础设施，以开发、测试和部署应用程序。 手动管理基础设施既耗时又容易出错，尤其是在大规模管理应用程序时。
数据层：RDS与DDS数据库及OBS对象存储跨可用区高可用部署，单个AZ故障对业务没有影响。 为了保证数据的可靠性，RDS数据库的数据定期自动备份到OBS，在数据丢失时可以快速恢复。 父主题： 参考架构
DSC、数据加密服务DEW、云证书服务CCM、漏洞管理服务CodeArts Inspector、配置审计Config等 云审计服务CTS 日志账号 集中存储和查看所有账号的审计日志和安全相关的日志（如VPC流日志和OBS访问日志等） 合规审计团队 云审计服务CTS、云日志服务LTS
数据层：GaussDB与DDS数据库及OBS对象存储跨3AZ高可用部署，数据分布式强一致，单个AZ故障对业务没有影响，数据零丢失。 为了保证数据的可靠性，GaussDB与DDS数据库的数据定期自动备份。 父主题： 参考架构
合规与隐私保护 合规中心：为您提供全方位的合规遵从性指导和资源 云审计服务 CTS：提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景 配置审计 Config：为用户提供全局资源配置的检索，配置历史追溯，以及基于资源配置的持续的审计评估能力
示例包括：重新启动服务器、创建帐户以及将日志传输到数据存储。这些任务可能会按计划发生，作为对事件或监视警报的响应，或者根据外部因素的需要而发生。 可以解放运维工程师的任务：为应用的DevOps团队提供自动服务，通过运行的脚本自动执行运维操作步骤。
具体步骤：生成profiling数据目录结构；利用att工具，将NPU与竞品之间的数据进行端到端耗时对比分析；Tracing分析。 算子分析 通过生成profiling中的summary文件对具体的算子进行分析，考虑算子层面向FA与MM算子方向优化。
使用缓存: 使用缓存技术，如 CDN 、 Redis 等，提高数据访问速度。 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。
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