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在规划内存时，要预留一定量的内存空间作为操作系统的buffer cache，一般预留20%。 从HDFS中读入数据时，要考虑block解压缩后的数据膨胀。 规划一定的磁盘作为缓存空间，包括缓存数据与日志。
例如一种运维组织设计是：将运维组织分为一线、二线和三线阶梯型运维支持团队，一线受理客户的服务请求，第一时间将大部分的服务请求闭环。
安全性支柱涉及保护云上系统、资产、数据的机密性、完整性、可用性以及合法、合规使用数据，保护用户隐私的一系列最佳实践。 安全性是现代应用程序的重要维度，需要成体系地考虑工作负载的安全。华为云安全性支柱的设计框架如下图所示： 父主题： 概述
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 对于应用系统，需要识别和管理系统依赖项。应用系统设计人员需要维护对其他系统组件的依赖项的完整列表，包括系统内和系统外的所有依赖。 应用系统应尽可能减少关键依赖项，即减少由于该依赖项不可用而导致服务中断的组件。
2.观测性能指标实践 性能监控有助于实时了解业务和系统的负载情况以及资源使用情况，结合告警规则的设置，云服务可自动对负载异常部分进行告警，以便更好地使用和维护云数据库系统。以GeminiDB 为例，您可以通过管理控制台，直观地查看GeminiDB Redis的各项监控指标。
设计建议 父主题： OPS05 运维准备和变更管理
尽早设计性能目标 性能目标是定义性能的指标，清晰明确的性能目标是关键，通过性能目标，团队可以针对特定目标持续改进。为了确保系统能够满足预期的可靠性和性能要求，避免系统性能瓶颈，性能目标设计需要在部署业务之前开展，重点的是明确系统的需求和预期目标，以生成性能目标范围。
RES14-03 变更前数据备份 通过配置数据事前备份与恢复设计，确保在出现配置错误时能够快速恢复到正确的配置数据状态。 风险等级 高 关键策略 进行全量数据备份，以防变更过程中数据被破坏，影响业务。 异常回滚时，可使用备份数据进行恢复。 父主题： RES14 配置防差错
在规划内存时，要预留一定量的内存空间作为操作系统的buffer cache，一般预留20%。 从HDFS中读入数据时，要考虑block解压缩后的数据膨胀。 规划一定的磁盘作为缓存空间，包括缓存数据、日志、Shuffle数据。 调优原则 提高cpu使用率同时减少额外性能开销。
SEC06-02 建立安全编码规范 应用安全涉及需求、设计、实现、部署多个环节，实现的安全是应用安全的重要一环。建立安全编码规范有助于团队编写更安全、更高质量的代码，减少甚至规避由于编码错误引入的安全风险。 风险等级 高 关键策略 发布团队常用编程语言的安全编码规范。
RES12 应急恢复处理 应用系统无论如何精心设计，仍可能会出现无法恢复的故障，当此类故障发生后，需要进行应急恢复处理。
RES14 配置防差错 配置防差错是针对配置过程中因人输入了错误的配置数据导致系统和业务受损或失效场景下通过产品设计降低或避免配置错误产生的影响。
风险等级 高 关键策略 明确职责和角色：确定团队成员的职责和角色，包括安全架构设计、安全测试、安全运营等方面的角色。每个角色应清晰定义其职责范围和任务。 跨职能团队：组建一个跨职能的安全管理团队，涵盖安全运营、安全架构、安全合规等不同领域的专业人员，以确保综合性的安全管理。
RES06-03 支持亚健康检测 系统内组件有可能完全故障，也有可能处于亚健康状态；亚健康是指系统整体业务未超标，但系统中局部实例业务超标。亚健康更多是个相对概念，相对历史表现的统计，或相对系统整体。因此针对亚健康的检测和判断有所不同。
风险等级 高 关键策略 过载控制(也称流控)指系统处于过载时，通过限流、降级、熔断、弹性伸缩等手段，使系统保证部分或者全部额定容量业务成功处理的控制过程；典型过载控制方法定义如下： 限流：在系统过载时主动丢弃部分业务请求。
对于收集、处理、存储个人数据的系统，应提供数据主体限制其个人数据处理机制。 对于收集、处理、存储个人数据的系统，应提供数据主体提供的个人数据导出的机制。 父主题： SEC08 数据隐私保护
可用性需求 根据“常见IT系统SLO示意”中的表格可以得知，不同的IT系统，SLO目标是存在差异的，不是所有的应用系统都需要达到最高可用性要求。 当系统可用性目标要求升高时，所需的成本也通常会增加，因此在可用性目标制定时，需要对韧性与成本进行权衡，确定真正的可用性需求。
PERF05-02 通用算法优化 风险等级 中 关键策略 算法优化是提高程序性能的关键，可以通过改进算法的设计和实现方式来提高其效率和性能。以下是一些最佳实践： 使用正确的数据结构：选择合适的数据结构可以大辐提高算法的效率。
设计建议 变更风控衡量指标：变更风控衡量指标为变更导致事件密度和变更引入重大事件数。 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。
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