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OPS01 建立持续改进的团队文化和标准化的运维体系 OPS01-01 建立持续学习和改进的文化 OPS01-02 规划标准化的运维组织 OPS01-03 规划标准化的运维流程和运维工具 父主题: 卓越运营支柱
OPS04-02 采用持续部署模型 当部署出问题时,通过使用持续部署模型来实现尽早发现问题,减少对最终用户的影响。 金丝雀部署是持续部署的常见模型,通过一小群内部或外部用户首先部署新功能,当新版本没有问题后,陆续部署到更大的组,直到所有用户群体都运行新版本。 另一种常见的部署模型
OPS04-01 有效落地持续集成 风险等级 高 关键策略 持续集成是一种软件开发实践,开发人员使用它定期将软件更新集成到源代码控制系统中。当工程师向代码仓提交代码时,持续集成过程就开始了。理想情况下,集成过程会根据多个基线和测试来验证代码。然后,它向提交者提供有关这些测试状态的
基础设施即代码 基础设施即代码(IaC)是指使用代码而不是手动流程来管控基础设施的能力。 应用程序环境都需要许多基础设施组件,例如操作系统、数据库连接和存储。 开发人员必须定期设置、更新和维护基础设施,以开发、测试和部署应用程序。 手动管理基础设施既耗时又容易出错,尤其是在大规模管理应用程序时。
这些任务被明确定义,高度自动化,没有增加复杂性的变量,并且作为正常路径的一部分执行。示例包括:重新启动服务器、创建帐户以及将日志传输到数据存储。这些任务可能会按计划发生,作为对事件或监视警报的响应,或者根据外部因素的需要而发生。 可以解放运维工程师的任务:为应用的DevOps团队
OPS06-07 通过可观测性指标引入自动化措施 风险等级 高 关键策略 可观测与自动化运维工具联动,实现自动化的故障检测、恢复及弹性伸缩等功能,进一步提升运维响应速度和准确性,降低人为干预带来的延误,甚至错误。 父主题: OPS06 可观测性体系
多个版本的对象,以便方便地检索和还原各个版本,在意外操作或应用程序故障时快速恢复数据。 跨AZ容灾 在创建桶时,数据冗余存储策略可选择多AZ存储,数据将冗余存储至多个AZ中,可靠性更高。 跨Region容灾 OBS支持跨区域复制,能够为用户提供跨区域数据容灾的能力,满足用户数据复制到异地进行备份的需求。
”的处理。 OBS桶内数据被误删 检测:NA 恢复:针对OBS桶启用多版本控制,在数据被删除时使用历史版本快速恢复。 父主题: OBS对象存储服务
OPS01-01 建立持续学习和改进的文化 风险等级 高 关键策略 由于系统的独特性和复杂性,没有放之四海皆准的方案,为了达到卓越运营,需要不断改进这些最佳实践,并建立自己的最佳实践。所以,在所有最佳实践的第一条,就是在您的团队中培养持续学习和改进的文化。 而持续学习和改进需要鼓
该事件?这些都是流程中需要回答的问题,并需要获得可靠的响应过程。流程必须中心化,并且可供参与工作负载的任何人使用。如果没有wiki 或文档存储,可以使用源代码版本控制机制。 优先通过自动化响应事件,避免占用业务交付和创新的时间。首先构建一个可重复的流程来缓解问题,然后关注自动缓解或解决根本问题以提升效率。
端云全场景日志接入:40+云服务、主机/容器、移动端、跨云、多语言SDK、多账号汇聚,满足全场景客户丰富的日志接入需求。 海量日志存储搜索:百亿日志秒级搜索,千亿日志迭代搜索,PB级智能冷存储。 SQL统计和可视化图表:100+SQL函数、多种可视化图表、10多种开箱即用仪表盘。 实时日志告警:自定义
建立中心化的证书管理系统,用于存储、跟踪和管理所有证书。 确保每个证书都有清晰的标识,包括用途、所有者、有效期等信息。 有效期管理: 定期检视证书的有效期,并确保及时对即将到期的证书进行更新或替换。 避免使用过期证书,以防止安全漏洞和服务中断。 安全存储: 将证书存储在安全的位置,只允许授权人员访问。
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”。
SEC10-04 安全事件演练 安全事件演练是一种模拟性的活动,旨在让组织成员在一个模拟的安全事件场景下进行实际操作和应对,以测试和提高其应对安全事件的能力。通过安全事件演练,组织可以评估其安全事件响应计划的有效性,发现潜在的问题并进行改进,提高团队的准备性和反应能力。 风险等级
如某导购网站日志分析业务,存储经常扩容,计算需求没有明显增长,计算资源浪费;某互联网客户推荐业务,存储容量缓慢线性增加,计算突发需求大,峰值计算资源消耗是低谷时几十倍,无法弹性使用计算资源。使用对象存储代替HDFS/本地盘,计算存储分离,多种计算组件独立部署,计算和存储各自按需使用,避免绑定性浪费,结构化降本30%。
数据持久度 数据持久度是指数据不丢失的概率,即存储在预计周期内不出现数据丢失的概率,可以用于度量一个存储系统的可靠性。其只表示数据是否丢失的概率,不体现数据丢失多少;数据持久度的预计周期,一般按一年进行预计。 影响存储数据持久度的主要因子有:冗余数、磁盘失效率与数据修复时间。其中
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:
COST08-02 云原生架构改造 风险等级 中 关键策略 基于云原生架构改造,主要是应用容器化和微服务化的改造,从而发挥云原生的优势,如:自动弹性扩缩容等,容器技术可以提高资源利用率,避免闲置资源,从而降低计算成本,应用微服务化可以降低运维复杂度,从而降低运维成本。 广告电商等
大数据场景资源优化方法: 分布式存储:使用分布式存储系统,如Hadoop HDFS、Apache Cassandra等,将数据分散存储在多个节点上,以提高数据的可靠性和可扩展性。 数据压缩:对于大量的数据,可以采用压缩算法进行压缩,以减少数据的存储空间和传输带宽。 并行计算:使用并行计算框架,如Apache
软件开发生产线(CodeArts) 软件开发生产线(CodeArts)是一站式、全流程、安全可信的DevSecOps平台,开箱即用,内置华为多年研发最佳实践,助力效能倍增和数字化转型。 CodeArts由以下几个主要服务构成: 需求管理:提供需求管理与团队协作服务,内置多种开箱即