17、衡量 DevSecOps:关键指标与转型评估

衡量 DevSecOps:关键指标与转型评估

1. 漏洞管理指标

1.1 漏洞优先级与时效性

在系统中追踪漏洞时,可采用通用漏洞评分系统(CVSS)来确定漏洞的关键程度。除了关注不同严重程度的漏洞总数,漏洞的存在时长也至关重要。每天都会有新的漏洞出现,即便是最安全的系统也会存在一些漏洞,而且部分低风险漏洞可能无需处理。

为了衡量漏洞的时效性并确保在可接受的时间范围内解决它们,可设定服务水平目标(SLO)。例如:
- 高严重程度漏洞必须在 24 小时内修复。
- 低严重程度漏洞应在 5 天内解决。

通过跟踪在定义的 SLO 内解决的漏洞百分比,无需单独关注漏洞数量、按严重程度划分的漏洞数量或单个漏洞的解决时间,因为这些信息都包含在 SLO 指标中。

1.2 平均响应时间与平均解决时间

平均响应时间(MTTr)指响应事件所需的时间,而平均解决时间(MTTR)则跟踪解决事件所需的时长。按优先级查看 MTTR 有助于了解每个事件按优先级解决的平均时间。随着 DevSecOps 实践的实施,MTTr 和 MTTR 应会降低,CI/CD、小批量部署、自动化测试和跨团队协作都有助于降低这些时间。

不过,平均时间指标也存在一些问题。平均时间易受异常值影响,且事件数据相对稀疏,这降低了平均值的价值。尽管如此,平均解决时间从趋势角度仍有一定价值。若 MTTR 随时间持续增加,则表明可能有情况发生变化,需进一步调查。

1.3 可靠性指标

从安全角度来看,可靠性指应用程序或服务在无安全事件的情况下有效运行的时长。可通过平均故障间隔时间(MTBF)来衡量,

计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度容量配置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度容量配置优化”展开研究,利用Matlab代码实现相关模型的构建仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性,通过鲁棒优化、场景生成(如Copula方法)、两阶段优化等手段,实现对能源生产单元的运行调度容量配置的协同优化,旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法(如BFO、CPO、PSO等)在调度预测中的应用,并强调了模型在实际能源系统规划运行中的参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程和基本优化工具(如Yalmip)。; 使用场景及目标:①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度容量配置方法;②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持;③开展学术研究,如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料,先理解基础模型(如功率平衡、设备模型),再逐步深入不确定性建模优化求解过程,注意区分鲁棒优化、随机优化分布鲁棒优化的适用场景,并尝试复现关键案例以加深理解。
内容概要:本文系统分析了DesignData(设计数据)的存储结构,围绕其形态多元化、版本关联性强、读写特性差异化等核心特性,提出了灵活性、版本化、高效性、一致性和可扩展性五大设计原则。文章深入剖析了三类主流存储方案:关系型数据库适用于结构化元信息存储,具备强一致性高效查询能力;文档型数据库适配半结构化数据,支持动态字段扩展嵌套结构;对象存储结合元数据索引则有效应对非结构化大文件的存储需求,具备高扩展性低成本优势。同时,文章从版本管理、性能优化和数据安全三个关键维度提出设计要点,建议采用全量增量结合的版本策略、索引缓存优化性能、并通过权限控制、MD5校验和备份机制保障数据安全。最后提出按数据形态分层存储的核心结论,并针对不同规模团队给出实践建议。; 适合人群:从事工业设计、UI/UX设计、工程设计等领域数字化系统开发的技术人员,以及负责设计数据管理系统架构设计的中高级工程师和系统架构师。; 使用场景及目标:①为设计数据管理系统选型提供依据,合理选择或组合使用关系型数据库、文档型数据库对象存储;②构建支持版本追溯、高性能访问、安全可控的DesignData存储体系;③解决多用户协作、大文件存储、历史版本管理等实际业务挑战。; 阅读建议:此资源以实际应用场景为导向,结合具体数据库类型和表结构设计进行讲解,建议读者结合自身业务数据特征,对比分析不同存储方案的适用边界,并在系统设计中综合考虑成本、性能可维护性之间的平衡。
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