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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、到环境的分层监控，每一层对应的观测指标均不同。在
须遵守相关的法律法规和隐私保护准则，以确保数据转移活动符合法律规定并尊重数据主体的权利。 风险等级 高 关键策略 产品需评估是否存在将个人数据推送给第三方应用。评估是否存在高度敏感的用户数据在未获得用户明示同意便推送。同时应该对齐第三方应用，是否对共享的数据设置了合理的保护机制。
系统内组件之间直接访问时，会产生紧耦合关系一个组件的状态变化会对其他组件产生直接影响，从而会导致所有组件的可用性均下降。而采用松耦合架构时，各个组件之间的依赖关系非常弱，它们可以独立地进行修改和扩展，而不影响其他组件；系统更加灵活，易于维护和升级，并且稳定性和可靠性也更强。 风险等级 中 关键策略
2或更高版本）以确保使用最强的加密标准。 安全传输通道：确保数据传输的通道是安全的，避免使用不安全的网络或公共网络来传输敏感数据。 确保敏感数据在云侧和客户端之间传输时是加密的状态，即使数据被窃取，也难以解密。 端到端加密：采用端到端加密的方式，确保数据在传输的整个过程中都是加密的，从数据生成端
故障快速恢复 当应用系统采用华为云服务的高可用设计时，在云服务实例发生故障后，云服务能自动检测和恢复；但对于应用系统本身的故障，需要应用系统自身进行检测和快速恢复处理，以保证系统能够正常运行，从而提高系统的可靠性和稳定性。 RES08 依赖减少与降级 RES09 故障重试 RES10
(PRR)、性能压测，确保系统能够持续提供稳定、可靠的服务。混沌工程从应用部署架构、服务容量、监控告警、应用高可用等多维度设计演练场景，先测试、后攻防、再突袭逐步递进式的开展演练。通过持续演练，对架构高可用、监控、PRR 等能力做“在线验证”，实现持续性的动态风险治理。混沌演练和高可用设计共同成为系统稳定性的“双引擎”。
单点故障会导致整个系统崩溃、主要功能受到影响、任务延误的系统轻度损坏或存在较大的故障隐患，因此系统的高可用设计非常关键。 高可用设计的主要手段是冗余，甚至是多级冗余的组合，包括异地容灾方式保证灾难情况下无单点： 冗余机制：只要条件允许，需要考虑关键组件的冗余，甚至是多级冗余的组合（例如：1+1冗余、n+1冗余、N-Way冗余等）
将成本分配到责任团队，使各责任团队及时准确清晰的了解自己业务成本，加强团队成本意识，在构建方案时追求性能、可靠性和成本的平衡。 相关服务和工具 华为云支持您按照组织规划的方式分配成本。随着云服务的使用，规划的组织方式也会随着云服务的费用生成，体现在账单管理、成本分析等可视化工具的数据中。 您还可以使用成
MySQL）是华为推出的基于openGauss生态和MySQL生态的企业级关系型数据库，性能表现更好；RDS数据库服务可支持四种开源数据库引擎，RDS依托云计算平台，为用户提供了更稳定、更弹性、运维更便捷的在线云服务。 适用场景： GaussDB：基于华为主导的openGauss生态推出的企业级
y攻击的占比增加、社工手段的多样性增加，大部分攻击都是内网渗透、正面入侵很少。整体攻击战法更贴近于真实的网络入侵，符合“以攻促防”的目标。 防守要点变化： 从单点防护开始转变为多点协同防护；从大范围的黑名单拦截转变为有技巧性的联动防护；从边界的纵深拦截延伸到内网的异常监控；从被动的监控防御延伸到主动的诱捕溯源。
易处理的业务需求，选型MongoDB满足商品信息管理的业务需求。 架构设计（性能、可靠性、多区域部署、安全）约束：设计的约束，本质是业务系统在各个维度的具体需求，决定了对数据库能力规格以及资源量的具体要求；对业务性能和可靠性诉求的把握，以及对云数据库的性能负载能力和负载稳定性的评
建议 由于大括号“{}”为Redis的hash tag语义，如果使用的是集群实例，Key名称需要正确地使用大括号避免分片不均的情况。 Value相关规范 设计合理的Value大小。 设计合理的Key中Value的大小，推荐小于10 KB。 建议 过大的Value会引发分片不均、热点K
OPS01-03 规划标准化的运维流程和运维工具 风险等级 高 关键策略 流程和工具是经验的承载，通过标准化的流程，可以大幅降低在运维过程中因为个人的因素受到的影响和无序化。 通过标准化的、统一的运维工具，向运维人员提供集中、统一维护界面及清晰易上手的操作手册，方便运维人员的集中维护，提高运维效率。常见的运维流程有：
中出现一个或多个故障时能够继续提供服务的能力，从客户的角度来看，该服务仍能完全正常运行，或可能降级运行。 而可靠性同样分为狭义可靠性与广义可靠性。狭义可靠性工程的目标是提高系统无故障运行的能力，即提高可靠性。而广义可靠性工程的目标除了提高可靠性外，还包括提高从故障中恢复运行能力，
相关云服务和工具 华为云服务的安全特性：在云服务模式下，如何保障云上安全，成为大多数企业和客户的首要关注问题。华为云致力于保障其所提供的IaaS、PaaS和SaaS各类各项云服务自身的安全及基础设施安全，同时也为致力于为客户提供先进、稳定、可靠、安全的产品及服务。文档中说明了如何配置华为云服务以满足您的安全性目标。
Redis接口：GeminiDB Redis接口是一款基于华为自研的计算存储分离架构，兼容Redis生态的云原生NoSQL数据库，基于共享存储池的多副本强一致机制，支持久化存储，保证数据的安全可靠。具有高兼容、高性价比、高可靠、弹性伸缩、高可用、无损扩容等特点，适用于游戏、推荐、GIAmgGAP、推送等场景。
PERF03-06 选择合适的消息队列 风险等级 中 关键策略 三种不同版分布式消息服务的适用场景如下： Kafka：兼容开源Kafka，适用构建实时数据管道、流式数据处理、第三方解耦、流量削峰去谷等场景，有大规模、高可靠、高并发访问、可扩展且完全托管的特点。 RocketMQ：兼
够的时间和重视。 同时从可维护性来看，较之于一次性颠覆性的大范围应用/软件更新，小步快跑，持续迭代地进行云上软件的更新更有利于运维，因为一则小范围的云上软件更新和部署更不容易引起大范围事故，其次，不停地迭代更新也有效地保证了开发，运维团队成员能够时刻处于练兵状态，不至于对运维的流
事件(incidents)是需要干预的事情。当发生事故(incidents)时，通过流程来处理。如何与团队沟通活动的状态？谁负责响应处置？使用哪些工具来缓解该事件？这些都是流程中需要回答的问题，并需要获得可靠的响应过程。流程必须中心化，并且可供参与工作负载的任何人使用。如果没有wiki
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。 数据压缩：对于大量的数据，可以采用
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