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故障全面检测 故障检测是故障管理的前提，检测全面与检测快速都很重要，通常情况下故障检测全比故障检测快重要。 故障检测涉及以下方面： 检测范围：识别并跟踪检测所有组件，有重大影响的故障模式需要重点检测。 亚健康检测：对不引起系统故障却导致系统或服务KPI下降的亚健康异常需要能检测，如网
选择各种计费模式来适配不同的业务形态和降低费率，实现成本节省。从用量上，企业可以通过资源优化，释放闲置资源，降配等降低资源用量，或者通过离在线混部，弹性缩扩容等架构方案实现资源复用和闲时释放，也达到了资源用量的节省。费用优化、资源优化和业务架构优化代价逐步增高，对业务的影响也依次
提高可靠性。而广义可靠性工程的目标除了提高可靠性外，还包括提高从故障中恢复运行能力，即维修性（maintainability），同时还包括其他围绕故障展开的各种能力，如可用性（availability）、保障性（supportability）等。 因此，从广义韧性与广义可靠性的定
数据主体访问个人数据之前必须有认证机制。 记录数据的录入或者更新的时间。 建议提供必要的校验措施，比如通过Web页面的输入框录入e-mail地址的时候，校验e-mail地址格式的合法性等。 针对用户的注册信息，必须为用户提供修改其注册信息的途径。 用户修改隐私偏好的设置和选项要便于用户发现和使用。
CCE云容器引擎 云容器引擎（Cloud Container Engine，简称CCE）提供高度可扩展的、高性能的企业级Kubernetes集群，支持运行Docker容器。借助云容器引擎，可以在云上轻松部署、管理和扩展容器化应用程序。 可靠性功能 常见故障模式 父主题： 云服务可靠性介绍
RES03 跨AZ容灾 为了预防单可用区故障，可借助华为云多可用区（Availability Zone，简称AZ）能力，应用可以用较小成本来完成容灾架构部署。应用系统可设计为使用分布在多个可用区中的资源池，并利用云服务实例本身具备或应用自身支持的跨AZ数据复制与切换能力，在多个A
件层以及基础设施层告警信息，同时通过绑定当前应用的仪表盘，以图表的形式展示指标源、日志源以及系统图表信息。主要关注：WAITING 状态线程数、TIMED_WAITING 状态线程数、可使用内存等指标 进程监控 进程监控是针对主机内活跃进程进行的监控，默认采集活跃进程消耗的 CP
Service，OBS），应用类的云应用引擎（Cloud Application Engine， CAE），容器类的云容器实例（Cloud Container Instance，CCI）以及计算类的函数工作流（FunctionGraph） 父主题： COST08 进行架构优化
份，在数据被删除时使用备份数据快速恢复。 BMS实例物理服务器或本地盘故障 检测：应用层检测物理服务器和本地盘运行状态 恢复：应用层采用RAID实现BMS内硬盘高可用，并实现跨BMS的数据复制与高可用，以便在物理服务器或本地盘故障时业务可快速恢复。建议非必须使用本地盘场景，尽可能使用EVS云硬盘，以提升硬盘的可靠性。
进行定期备份，在数据被删除时使用备份数据快速恢复。 ECS实例使用本地盘时本地盘故障 检测：应用层检测本地盘运行状态。 恢复：应用层采用RAID实现ECS内硬盘高可用，并实现跨ECS的数据复制与高可用，以便在本地盘故障时业务可快速恢复。建议非必须使用本地盘场景，尽可能使用EVS云硬盘，以提升硬盘的可靠性。
人工智能性能优化 1.训练优化模型性能提升实践 参数调优策略：调整模型flash attention、并行切分策略、micro batch size、重计算策略等参数。 尽可能充分利用显存和算力，通过参数调优，初步优化性能。 性能拆解 参数调优后性能仍然与转商目标有较大的差距，需
针对应用系统内薄弱环节进行增强： 当云服务SLA无法满足要求时，需要应用层进行额外的保护和增强。 通过冗余提升可用度：包括组件冗余（负载均衡集群），故障回退冗余（fail-back，例如使用DMS访问失败时暂时切换到SMN）。 父主题： 可用性目标定义
系统安全的基本要素包括机密性、完整性、可用性、可审计、不可抵赖性等。其中最基本的三个要素是机密性（Confidentiality）、完整性 （Integrity）、可用性（Availability），简称CIA。 为实现系统安全所定义的基本要素，业界根据大量的实践，提炼出一些共性的安全设计原则： 零信任原则（Zero
存在使用寿命上的限制，长时间使用后出现故障的概率会比较高，需要避免使用，而尽可能使用具有高可用能力的EVS磁盘；若必须使用时，则建议使用RAID提升本地盘的可用性，并从应用层实现高可用，以便在一个实例故障时，应用可以自动故障切换和恢复业务。 相关云服务和工具 弹性云服务器 ECS
统计Kafka节点虚拟机的CPU使用率。 group_msgs 堆积消息数 该指标用于统计Kafka实例中所有消费组中总堆积消息数。 topic_messages_remained 队列可消费消息数 该指标用于统计消费组指定队列可以消费的消息个数。 broker_messages_in_rate 每秒消息生产速率
一个查询语句要经过多个算子步骤才会输出最终的结果。由于各别算子耗时过长导致整体查询性能下降的情况比较常见。这些算子是整个查询的瓶颈算子。通用的优化手段是EXPLAIN ANALYZE/PERFORMANCE命令查看执行过程的瓶颈算子，然后进行针对性优化。 8.GaussDB(for MySQL)读写分离最佳实践
如果函数配置的超时时间比较长的话，且函数代码中发生异常导致阻塞，函数同步调用会等待直到超出超时时间才返回超时异常，造成业务卡顿，长时间不退出等问题，无法实现failfast，影响业务体验。建议结合业务实际场景配置超时时间，避免超时时间配置过大。 Serverless函数代码最佳实践 如果业务可以异步
计工作负载、大规模运营工作负载和随时间变化改进工作负载的最佳实践。 应用场景 云架构治理体系建设 云平台将虚拟化、数据库与中间件、大数据与AI等技术融合业界最佳实践，以托管云服务的方式提供企业使用。随着业务上云，企业将不受限于自身的技术能力使用先进IT技术，企业可以基于先进的云平
服务器资源就类似一块块资源拼成的木桶，其最多能承载的业务需求取决于哪一块资源最先达到瓶颈。 不同应用对资源需求不同，例如： 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。
云服务性能优化介绍 缓存性能优化 消息队列性能优化 Serverless性能优化 数据库性能优化 人工智能性能优化 大数据性能优化 父主题： 性能效率支柱
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