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OPS06-01 建立可观测性体系 可观测性（observability）最初是系统理论中的一个概念，指系统的状态能否被外部观察到和重现。随着云原生、微服务架构的发展，IT系统对可观测性的需求日益增强。业界对可观测性的定义：通常是指基于对复杂系统外部输出的了解，能够了解其内部状态
来源、漏洞管理、可追溯、归一化及生命周期管理等方面。 风险等级 高 关键策略 来源可靠。由于开源软件是公开的，因此黑客和攻击者可以更容易地找到其中的漏洞和安全隐患，从而进行攻击和入侵。确保引入的开源软件来源于正规社区官网、供应商官网或厂家官网。 明确软件许可要求。确保引入的开源软
志、故障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。
中间件层：Redis、Kafka集群跨可用区高可用部署，单个AZ故障对业务没有影响。 数据层：RDS与DDS数据库及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到OBS，在数据丢失时可以快速恢复。 父主题： 参考架构
得所有信息，减少交互次数。 批处理 把经常性的服务请求合并到一起，节省请求的初始化、传输、终止的处理开销。当请求的任务初始化、传输、终止的开销较大时，系统的额外开销可能超过真正的处理时间。通过将请求合并为批处理，开销处理为一批请求所分摊，不再是单独分别执行一次，从而提高处理效率。
示和时序对齐。 1、业务监控 以下4个黄金指标，是针对大量分布式监控的经验总结，可以作为业务监控的参考，包括： 延迟：注意需要区分请求成功的延迟和请求失败的延迟。 流量：对系统业务负荷的监控。 错误率：注意区分显示失败（如HTTP 500错误）和隐式失败（如HTTP 200中包含了错误内容）。
Turbo），生成按需转包年包月的优化建议和节省评估。 资源包购买建议：自动分析客户按需资源消耗和华为云在售资源包商品（比如OBS标准存储单AZ存储包、OBS标准存储多AZ存储包、OBS公网流出流量包、SFS存储资源包）的覆盖情况，生成相应的资源包购买建议和节省评估。 父主题： COST06 使用不同计费模式优化成本
您还可以使用成本单元，综合多种条件（产品类型、账单类型、关联账号、企业项目、成本标签），自定义规则，将成本按照业务语义分配到有意义的分组。基于成本单元的成本分配结果，支持在“成本分析”页面可视。 如果需要获取明细数据与自身云管平台进行集成，实现定制化的成本和使用分析，您还可以订阅账单明细数据、OBS转储成本明
PERF02-02 容量规划 风险等级 中 关键策略 容量规划指根据业务需求和系统性能，包括用户数量、并发请求量、响应时间要求等，以此规划和配置系统所需的资源。容量规划对于任何组织来说都非常重要，有效的容量规划可以确保有足够的资源来满足预期的需求，同时避免浪费资源。 收集容量数据
定时检查容器健康状况。若不配置健康检查，如果容器内应用程序异常，Pod将无法感知，也不会自动重启去恢复。最终导致虽然Pod状态显示正常，但Pod中的应用程序异常的情况。 Kubernetes提供了三种健康检查的探针： 存活探针：livenessProbe，用于检测容器是否正常，
调优和设计推荐如下： 尽量使用ORC File， 配上合适的压缩算法， 主要可选的压缩算法为Zlib和Snappy。其中Zlib压缩比高，但压缩解压时间比Snappy长，消耗资源比如Snappy多。Snappy平衡了的压缩比和压缩解压的性能。推荐使用Snappy。 尽量使用Map
统的端到端请求流。 风险等级 高 关键策略 当系统出现问题时，需要能够追踪系统中每个组件的行为和交互情况。通过在系统中实现分布式跟踪，可以快速定位问题并进行有效的故障排除。 设计建议 链路跟踪可以通过在系统中添加跟踪标识符来实现。当请求进入系统时，标识符将被添加到请求中，并在整个
max.poll.interval.ms 300000 两次消费拉取请求允许的最大时间间隔，默认为300秒，超过这个时间会认为消费者异常。 fetch.min.bytes 根据业务调整 默认为1，每次FETCH请求最少返回数据量。增加该值可以提高吞吐量，同时也会产生一定延迟。 观测性能指标
对于异常组件，需要能支持自动隔离，避免对整体业务造成影响。 相关云服务和工具 弹性负载均衡器 ELB：支持健康检查，会定期向后端服务器发送请求以测试其运行状态，并根据健康检查来判断后端服务器是否可用，当判断为异常后就不会将流量分发给该异常后端服务器。 云容器引擎 CCE：支持容器
可以通过以下技术将强依赖项转换为非强依赖项： 提高关键依赖项的冗余级别，降低该关键组件不可用的可能性。 与依赖项的通信采用异步消息并支持超时重试，或发布/订阅消息功能将请求与响应分离，以便依赖项从短时故障中恢复。 依赖项长时间无法访问时，应用程序应能继续执行其核心功能，以便将局部故障对整体系统功能的影响减到最
影响，需要考虑使用以下技术和原则： 减少被依赖项本身的外部依赖。 优化性能，减少消息响应时延和负载。 使用优先队列，优先处理高优先级用户的请求，以便在流量过载时不影响应用系统的核心功能。 流量过载时支持功能逐步降级。 被依赖项本身的功能受损时，提供缺省处理，以便应用系统仍可继续正
系统漏洞，例如操作系统的版本有没有升到最新版，使用版本是否存在漏洞 开放必要的端口，例如系统是否对公网开放22，3306等高危端口 禁止将重要业务数据所在的OBS桶设置为公开桶或者配置为公共可读。 定期执行云服务安全配置的基线检查。 全面性检查：确保基线检查覆盖所有关键的云服务配置项，包括身份认证、访问控制、网络安全等关键配置。
便捷低成本获取日志，助力业务挖掘分析：DLI-Flink简易集成Connector，定点从LTS实时消费日志，做实时业务计算分析；简易化配置LTS日志转储到OBS，供DLI快速从OBS读取日志，做离线业务计算分析 父主题： 参考案例
ELB弹性负载均衡 AS弹性伸缩 DCS分布式缓存服务 DMS分布式消息服务 RDS云数据库 云数据库 TaurusDB云数据库 OBS对象存储服务 父主题： 韧性支柱
集群HA ELB采用集群化部署，支持多可用区的同城多活容灾，无缝实时切换。 后端服务器健康检查 ELB弹性负载均衡支持定期向后端服务器发送请求以测试其运行状态。当判断后端服务器健康检查异常后，就不会将流量分发到异常后端服务器，而是分发到健康检查正常的后端服务器，从而提高了业务的可
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