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PERF02 如何进行性能规划？ 定义性能目标 容量规划 PERF03 如何进行性能建模？ 选择合适类型的计算云服务 选择合适规格的虚拟机和容器节点 使用弹性伸缩 选择合适类型的网络云服务 选择合适类型的存储云服务 选择合适的消息队列 选择合适规格的Kafka 选择合适规格的RocketMQ
比如长时间的sleep、大的循环等语句。 避免在lua脚本中使用随机函数 调用lua脚本时，建议不要使用随机函数去指定key，否则在主备节点上执行结果不一致，从而导致主备节点数据不一致。 强制 - 遵循集群实例使用lua的限制 遵循集群实例使用lua的限制。 强制 使用EVAL和EVALSHA命
带宽是指在一定时间内，传输数据的能力或速率。 网络流量 网络流量是指在网络中传输的数据量，它可以是指定时间内通过网络传输的数据总量，也可以是指网络中某个特定节点或连接上的数据传输速率。 网络延迟 网络延迟指的是从发送数据到接收数据所需的时间间隔。 父主题： 性能效率支柱
路由规划加速最佳实践 ranktable路由规划是一种用于分布式并行训练中的通信优化能力，在使用NPU的场景下，支持对节点之间的通信路径根据交换机实际topo做网络路由亲和规划，进而提升节点之间的通信速度。本案例介绍如何在ModelArts Lite场景下使用ranktable路由规划完成Pytorch
例如，背景数据量和资源利用率影响服务的响应时间，清楚这些关联关系可以为不同环境下的场景提供有价值的性能指导，在需要扩容的时候知道扩容哪部分节点给服务以数据支撑。 评估验收条件：将测试结果与预定义的验收条件SLA进行比较。评估服务当前性能是否满足生产环境所需的性能要求。如果不满足生
SEC01-03 梳理资产清单 梳理工作负载涉及的服务器、IP地址、域名、数据库、证书等全量云资源的资产清单，给资源打上标签，从而在出现安全事件时，能快速定位到有安全风险的资源。 风险等级 高 关键策略 设计态与运行态一致性：对照设计态的架构图、架构文档实施云服务资源。工作负载运行时的架构始终保持与设计态一致。
、弹性伸缩、自动备份、跨AZ容灾、跨Region容灾等高可用能力的基础设施与云服务，便于客户构建高可靠的系统。例如： EVS云硬盘、OBS对象存储采用分布式存储，可避免单个硬盘、单个服务器或单个机架等硬件故障的影响。 RDS数据库提供自动数据备份、跨AZ和跨Region的数据复制与切换。
更严格的隔离和安全性。为每个账号分配最小必要权限，避免权限过度赋予。这有助于减少潜在的安全风险和权限滥用。针对需要跨账号访问的情况，使用适当的身份验证和授权机制，如跨账号委托、资源共享等。 多者结合：同时使用以上的两种或多种方式分隔工作负载。 相关云服务和工具 虚拟私有云 VPC
RES03-03 对接容灾仲裁，支持自动切换 针对有状态的主备类型业务，在跨AZ部署并支持自动切换时，需要对接容灾仲裁，以避免出现双主或双备，从而在AZ间链路中断的情况下，业务能自动切换到一个AZ提供服务而不受影响；对于集群类业务不涉及。 风险等级 高 关键策略 面向有状态主备类
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pi
容量瓶颈，提前解决问题。更进一步地，您可以通过联动可观测性带来的告警和上文中的自动化流程，通过主动式响应，包括动态缩扩容，流控，主动切流，节点的迁移等，消灭问题于无形之间。 父主题： 卓越运营支柱
从分区键对应的旧位置拷贝数据到新位置。 更新Grid路由层路由，使分区键重定向到新位置。 从分区键旧位置删除数据。 Grid代码部署与更新： Grid代码部署可与跨AZ、跨Region结合，通过多层隔离，减少故障影响范围。 Grid业务单元代码更新时，建议采用类似金丝雀部署（灰度发布）的方式进行更新，以减少
RES04 跨Region/跨云容灾 为了预防区域级灾难发生，或业务跨云容灾需求，需要构建容灾系统提供较为完善的数据保护与灾难恢复能力，以便在站点级灾难发生时，可以保证生产系统的数据尽可能少的丢失，业务系统能在最短时间内由灾备中心接替，恢复业务系统的正常运行，将损失降到最小。 对
满足RPO/RTO指标。 支持容灾恢复流程编排、容灾演练等功能。 相关云服务和工具 多活高可用服务 MAS 父主题： RES04 跨Region/跨云容灾
设计原则 以下是常用的性能优化指导原则： 中心化原则：识别支配性工作量负载功能，并使其处理过程最小化，把注意力集中在对性能影响最大的部分进行提升。 本地化原则：选择靠近的活动、功能和结果的资源；避免通过间接的方式去达到目的，导致通信量或者处理量大辐增加，性能大辐下降。 共享资源：
性能数据采集 收集性能数据是收集指标和日志的过程，这些指标和日志提供有关工作负载性能的信息。 此数据包括数值，称为指标。 指标描述系统在特定时间点的状态。 它还包括包含组织成记录的不同类型的数据的日志。 通过收集性能数据，可以监视和分析工作负载的性能。 可以使用此信息来识别性能瓶
问题和检查项 在企业进行成本优化的过程中，推荐使用如下问题寻找自身可以改进的点，并参考检查项/最佳实践进行改进，以下所有的检查项，也是最佳实践建议，将在下一章节进行详细描述。 问题 检查项/最佳实践 COST01 您是否按照成本优化的需求，规划了相应的组织机构和流程？ 1. 规划
HIVE优化 概述 Hive架构 Hive提供了Hadoop的SQL能力，主要参考标准的SQL，Hive进行了部分的修改，形成了自己的特有的SQL语法HQL（Hive SQL），更加适合于Hadoop的分布式体系，该SQL目前是Hadoop体系的事实标准。 Hive调优 用户输入
PERF02-01 定义性能目标 风险等级 中 关键策略 建立性能目标是实现工作负载性能效率的重要步骤。性能目标定义了工作负载所需的性能级别，并帮助衡量实现这些目标的有效性。性能目标提供了衡量和比较工作负载效率的基准。此基准可帮助你突出显示改进领域。这些目标还使任务与组织的目标保
SEC01 云安全治理策略 企业安全的最终目标不会随着采用云服务而改变，但实现这些目标的方式将会改变。为了安全地操作、管理您的工作负载，您必须对安全性的各个方面进行总体策略上的考虑。企业的管理层和安全团队需要根据企业总体安全战略和业务战略制定云安全战略，并且需要在计划采用云服务时尽早考虑安全性。
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