安全加固 (Security Hardening)：
网络隔离： 限制不必要的端口暴露。
身份认证与授权： 实施严格的访问控制策略，遵循最小权限原则。
数据加密： 对静态存储的数据和传输中的数据进行加密。
审计日志： 开启并定期审查数据库操作日志，追踪敏感操作。
成本控制与优化 (Cost Control and Optimization)：
资源精细化管理： 根据实际负载调整计算 斯洛文尼亚电话号码库 和存储资源，避免过度分配。
利用存储分层： 对于有冷热数据区分的场景，可将冷数据归档到成本更低的存储介质。
关注云服务商的成本优化建议： 例如，AWS的Reserved Instances/Savings Plans, Azure的Reservations等。
（二）常见误区
盲目追求“最新最热”的技术： 未充分评估自身需求和团队能力，仅因某技术流行或功能炫酷而选择，导致落地困难或性能不达标。
忽视数据质量问题： 实时分析对数据质量要求极高，错误、重复、不一致的数据会导致分析结果失真。“垃圾进，垃圾出”在实时场景中尤为突出。
数据模型设计过于随意或照搬OLTP设计： 未针对分析型查询特点进行优化，导致查询缓慢。例如，在OLAP场景中过度规范化。
对并发和峰值处理能力预估不足： 仅在低并发或平均负载下测试，未充分考虑业务高峰期或突发流量对系统的冲击。