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适的Kafka规格。 规格测算: 性能容量维度所需最小节点数 = max((存储带宽需求 / 单节点存储带宽),(网络带宽需求 / 单节点网络基准带宽)) 磁盘容量维度所需最小节点数 = max(总磁盘容量需求 / 单节点磁盘容量上限) 详细规格选择参考官方文档。 父主题: 选择合适的应用中间件云服务资源
变资源性能的情况下,通过调整计费模式来节省成本。您可以重点关注高节省低风险的节省建议(“预计月度节省”高且“盈亏平衡时间”短) 按需转包年包月成本优化评估:自动识别客户长期按需使用的资源(比如ECS、EVS、RDS、ELB、SFS Turbo),生成按需转包年包月的优化建议和节省评估。
的数据不均衡。 Kafka扩容了Broker节点,新增的节点没有分配分区,会导致节点间的数据不均衡。 业务使用过程中随着集群状态的变化,多少会发生一些Leader副本的切换或迁移,会导致个别Broker节点上的数据更多,从而导致节点间的数据不均衡 使用数据压缩 在客户端CPU资源
例持续提供服务。 RabbitMQ集群提供镜像队列,通过镜像在其他节点同步数据。单节点宕机时,仍可通过唯一的访问地址对外提供服务。 RocketMQ使用一主两备架构,备节点通过数据同步的方式保持数据一致。当节点故障时,通过Raft协议自动切换主备关系,保持数据强一致性。 跨AZ容灾
DCS服务提供主备、Proxy集群、Cluster集群实例,通过节点冗余方式实现实例容灾,当检测到主节点故障后,快速切换到备节点并自动恢复,在异常检测和恢复期间,可能会影响业务,时间在半分钟内。 数据备份和恢复 DCS支持将当前时间点的实例缓存数据备份并存储到OBS中,以便在缓存实例发生异
大企业往往涉及多个组织单元、多个账号,需要对多账号之间进行共享资源。安全共享资源需遵循以下实践: 使用资源标签。通过标签对资源进行分类和标记,以便于管理和应用策略。 仅与可信实体共享资源。通过使用服务控制策略(SCP)限制权限,您可以限制组织内账户的权限,确保资源仅在组织内部共享。 创建专门的服务账号用于共享资源的访问。
InnoStageWorkbench:使用解决方案工作台辅助进行云上架构的可视化设计。 安全云脑 SecMaster:安全云脑支持对云上资产全面自动盘点,也可灵活纳管云外各种资产,点清所有资产,并呈现资产实时安全状态。 配置审计 Config 标签管理服务 TMS 父主题: SEC01 云安全治理策略
/内存/磁盘容量/磁盘IOPS/数据库连接数使用率。 恢复: 根据业务情况,手工变更规格以扩展资源。 开启自动扩缩容,以便在过载时自动扩容规格和/或只读节点。 应用层进行过载保护,保障优先业务的运行。 连接后端云数据库 TaurusDB失败 检测:连接失败。 恢复: 应用层进行重试,以应对暂时性故障,如云数据库
储等,称之为纵向伸缩;另一种是单机节点处理能力不变,通过增加节点的数量来改变系统的处理能力,称之为横向伸缩。 系统设计时一般建议采用横向伸缩。采用横向伸缩时,要求业务与数据解耦,即将系统的业务处理逻辑与数据分离、数据(状态)外置,以实现业务节点(含资源)无状态,按需快速增加或减少,从而实现系统业务处理能力的伸缩。
提升系统安全性和韧性。 风险等级 高 关键策略 以下是系统运行期间的威胁模型: 该模型中涉及的概念如下: 威胁主体:有企图的利用脆弱性的实体称为威胁主体;威胁主体可以是人、程序、硬件或系统。 脆弱性:系统中允许破坏其安全性的缺陷,包括软件、硬件或过程或人为的缺陷。脆弱性的存在,
反亲和 CCE支持节点反亲和,在创建节点池时,可以指定云服务器组以实现反亲和策略,在同一个云服务组中的云服务器分散在不同主机上,提高业务的可靠性。 CCE支持工作负载与节点之间,及工作负载之间的亲和/反亲和: 节点亲和:工作负载部署在指定节点/可用区或不部署在指定节点/可用区。 工作
链)都需要进行持续身份验证和信任评估,从全局视角执行动态安全策略。零信任通过动态、持续性的实体风险评估,缩小受攻击面,保证系统安全。 纵深防御原则(Defense In Depth) 多点、多重的安全防护机制来分层保护组织的网络、资产和资源。 不依赖单层安全防护能力,不因单一安全防护能力失效而完全暴露。
CronHPA定时策略 节点弹性伸缩组件介绍 组件名称 组件介绍 适用场景 参考文档 CCE集群弹性引擎 Kubernetes社区开源组件,用于节点水平伸缩,CCE在其基础上提供了独有的调度、弹性优化、成本优化的功能。 全场景支持,适合在线业务、深度学习、大规模成本算力交付等。 节点自动伸缩 CCE突发弹性引擎(对接CCI)
以开通读写分离功能,通过云数据库 TaurusDB的代理地址,写请求自动访问主节点,读请求按照读权重配比或者活跃连接数情况分发到各个节点。 开通读写分离时,需选择加入代理的节点(包括主节点和只读节点)。 9.云数据库 TaurusDB持锁长事务导致后续业务报等锁超时的解决实践 由
MySQL;为满足对应的可用性目标,建议方案如下: 类别 实施方案 冗余 ECS与RDS单节点部署。 备份 RDS自动备份,在数据故障时使用最新备份数据恢复,可以满足可用性目标要求。 容灾 不支持容灾部署,在站点故障的情况下,重新进行应用部署与备份数据恢复。 监控告警 进行简单的监控,检查应用系统是否能正常返回消息。
Flink性能优化 概述 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理,是业界最顶级的开源流处理引擎。Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(Data Processing)场景:高并发pipel
netes),以进一步增强性能和可伸缩性。 PERF03-01 选择合适类型的计算云服务 PERF03-02 选择合适规格的虚拟机和容器节点 PERF03-03 使用弹性伸缩 父主题: PERF03 性能建模
现潜在的漏洞和安全弱点。 自动化扫描漏洞:使用自动化漏洞扫描工具对运行环境进行定期扫描,以发现潜在的漏洞和安全风险。 漏洞修复和补丁管理:制定漏洞修复计划,及时修复已确认的漏洞,并管理安全补丁的发布和应用过程。 在关键节点处检测和清除恶意代码:应在关键网络节点处对恶意代码进行检查
和内存利用率以及网络使用等。分析这些指标以了解服务的整体性能。 确定性能瓶颈:评估性能指标,以确定哪些性能指标是该场景测试的瓶颈点。评估包括高响应时间、资源使用、数据库问题、网络延迟和扩容限制等。确定服务场景的瓶颈点,有助于服务的优化改进与扩缩容处理。 性能关联指标:评估各种性能指标之间的关系和相关性。例如,背
系统或组件的性能问题,对外的表象上反应为: 请求响应延迟时间过长 资源占有量过大 对常见的性能问题进行分析,可以发现对于一个系统或组件来说,性能问题经常发生在以下方面: 实体间通信或者调用处理(包括数据库) 频繁调用函数、模块处理过程、数据组织等问题 并行处理资源争用引起的延迟 串行处理进程/线程间等待延迟 父主题: