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COST07-01 持续监控资源利用率指标 风险等级 高 关键策略 持续地在组织中定义资源的核心利用率指标（如CPU利用率，内存，CDN服务的流量，数据库的TPS），按（天、周、月）等时间周期发现规律，对低利用率资源的应用/项目进行审查。 父主题： COST07 管理和优化资源
提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力，可供用户存储任意类型和大小的数据。 可以为云服务器提供高可靠、高性能、规格丰富并且可弹性扩展的块存储服务，可满足不同场景的业务需求。云硬盘就类似PC中的硬盘。 存储数据的逻辑 存放的是文件，会以文件和文件夹的层次结构来整理和呈现数据。 存放的是对象，
S服务，以及RDS数据库，DCS、DMS等高可用中间件的主要指标监控，支持用户上报自定义监控指标。如果用户自行搭建监控系统，也可以通过CES SDK获取指定服务的监控指标。 AOM服务提供了微服务应用和节点的关键指标监控能力。云容器工作负载关键指标在CSE服务中查看。函数服务关键
和操作。 可以包括页面、执行事务或与系统负载的各种混合场景。 确定数据模型： 确定运行测试方案所需的测试背景数据。 可以创建或生成各种场景、用户配置文件或数据量的实际数据集。 确保测试数据多样化并涵盖不同的场景数据，以提供全面的性能评估。 设计测试脚本： 创建执行定义的测试方案的测试脚本。
可靠性功能 数据备份和恢复 使用CBR云备份服务可对BMS的所有云硬盘（系统盘和数据盘）进行备份，支持基于多云硬盘一致性快照技术的备份服务，并支持利用备份数据恢复裸金属服务器数据，最大限度保障用户数据的安全性和正确性，确保业务安全。详见“备份裸金属服务器”。 集群HA 配合共享云
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 Kafka、Rabbit
CCE集群支持3个Master节点高可用部署，确保集群的可靠性。 数据备份和恢复 为满足数据持久化的需求，CCE支持将云硬盘（EVS）创建的存储卷挂载到容器的某一路径下；CCE通过云硬盘EVS服务提供针对云硬盘的快照功能，当数据丢失时，可通过快照将数据完整的恢复到快照时间点。详见“快照与备份”。 健康检查
跟踪并监控对网络资源和关键数据的所有访问：通过系统的活动记录机制和用户活动跟踪功能可有效降低恶意活动对于数据的威胁程度。当系统出现错误或安全事件时，通过执行彻底地跟踪、告警和分析，可以较快地确定导致威胁的原因。 风险等级 中 关键策略 采集各类安全服务的告警事件，并进行大数据关联、检索、排序，全面评估安全运营态势。
Kafka集群。 数据层：每个可用区各部署一套RDS数据库，通过DRS数据复制服务实现跨AZ的双向数据库复制与容灾切换；并支持定期自动数据备份，在数据丢失时能快速恢复。OBS对象存储跨可用区高可用部署，单个AZ故障对业务没有影响。 为了保证数据的可靠性，RDS数据库的数据定期自动备份。
电子传输和设备支持：关键数据定时传送，备用网络部分就绪 12小时以上 数小时至1天 4 电子传输及完整设备支持：少量数据丢失，备用数据系统就绪，数据定时传送，备用网络就绪 数小时至2天 数小时至1天 5 实时数据传输及完整设备支持：数据丢失趋于0，备用数据系统就绪，远程数据复制，备用网络就绪
RES01-02 应用组件多位置部署 应用组件需要部署在多个数据中心，以避免单个数据中心故障而导致业务中断。 风险等级 高 关键策略 可根据不同需求，将应用的数据和资源部署在多个位置： 应用多AZ部署：应用应尽可能部署在多个可用区，避免由于单个可用区故障而导致所有业务中断。 应用
对身份防线、网络防线、应用防线、主机防线、数据防线和运维防线等日志实施标准化管理，以监测系统和用户活动，实现日志的统一管理，并确保透明可追溯。 风险等级 高 关键策略 跟踪并监测对网络资源和关键数据的所有访问。通过系统的活动记录机制和用户活动跟踪功能可有效降低恶意活动对于数据的威胁程度。常见的安全日
功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务（如大型数据库、大数据分析、大规模文件存储、编译构建等场景）可能会比较消耗存储的带宽。 根据业务的特征选
排除等功能的一套完整的解决方案。性能可观测体系在此基础上突出了性能指标，通过收集和分析性能数据，可以识别系统瓶颈、优化资源分配等，找到性能优化方向。 性能监控对象：服务器、操作系统、数据库、应用程序、网络设备、云服务。 常见性能指标：包括资源CPU、内存，硬盘等，及程序的响应时间、吞吐量、并发数等。
关键策略 日益庞大的数据量和复杂的业务系统，对运维人员的要求越来越高。为了方便运维人员获取知识，学习和解决问题，运维知识管理能力变得必要。运维知识管理应集成丰富的运维知识，可以帮助运维人员快速解决问题，提高工作效率。一般通过运维知识库系统承载，运维人员可以轻松地查找和获取各种运维知识
不高的业务切回到原始数据源。 连接后端DCS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DCS实例正在进行主备切换时；应用故障重试处理可参考“故障重试”。 当DCS实例由于过载导致网络限制时，可参考“DCS的CPU /内存/带宽/数据库连接数使用率过高”的处理。
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。 当节点故障或资源
提供容灾管理功能，实现容灾状态及RPO监控，及异常场景下的业务切换。 风险等级 高 关键策略 实时监控容灾状态，了解容灾运行状态。 支持应用级数据校验，比较AZ间数据同步差异，监控及PO指标。 典型确定性故障场景下自动容灾或切换，无需人工接入，业务不受影响，满足RPO/RTO指标。 典型亚健康
RES11-04 灾难演练 通过容灾演练，可以验证灾备系统是否可用，且数据丢失时间以及恢复时间符合数据的RPO与RTO指标要求。 风险等级 高 关键策略 灾难演练着重测试服务跨AZ或跨Region故障转移能力，验证系统的容灾能力以及面对灾难时的应对能力，涉及到多个团队间配合，通常
选择合适的消息队列 风险等级 中 关键策略 三种不同版分布式消息服务的适用场景如下： Kafka：兼容开源Kafka，适用构建实时数据管道、流式数据处理、第三方解耦、流量削峰去谷等场景，有大规模、高可靠、高并发访问、可扩展且完全托管的特点。 RocketMQ：兼容开源Rocket
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