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by cycle的比较，到最终发送到网络上结果的比较。 时间检测：时间检测是故障检测的一种简单形式。如果一个事件预期应在某个时间段内发生，而却没有在该时间段发生，就检测到了一个故障。时间检测的一种特殊方法通常称为心跳方法。它采用以某个规定的周期频率执行的某些类型的消息握手。该技术
(Resilience) 系统从故障中保持在已知运行状态（甚至降级）的能力。在遭遇故障后快速恢复核心功能和数据，且在业务需要的时间窗内恢复到有效运行状态。 可靠性 (Reliability) 产品在规定的条件下和规定的时间内完成规定功能的能力。它的概率度量称为可靠度。 可用性 (Availability)
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。 对于收集、处理、存储个人数据的系统，应提供数据主体限制其个人数据处理机制。
考对应组件的调优。本文档重点讨论上述的1，2，3部分的性能调优的内容，并结合MapReduce/Spark的进行调优说明。 批处理业务 批处理主要特点是耗时时间长，消耗的资源比较多，主要的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
华为云以Serverless形态存在的产品，存储类的对象存储服务（Object Storage 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）
银行，投资，金融，政府，电信，关键企业应用 系统的可用度依赖于系统内各业务单元的可用度。各业务单元之间典型的可靠性模型有两类： 串联模型：组成系统的所有单元中任一单元的故障都会导致整个系统故障的称为串联系统。 可靠性数学模型： 举例：假定系统存在2个串联单元，每个单元的可用度均为99.9%，则系统可用度为
重试”。 当BMS由于过载导致网络限制时，可参考“BMS的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS使用率过高”的处理。 BMS实例不可用或运行异常 检测：配置ELB弹性负载均衡器的后端服务器健康检查，以便定期检查后端服务器的运行状态。健康检查应检查关键功能是否能正确响应。 恢复：针
韧性支柱旨在帮助企业构建具有高可用的应用系统架构，提高工作负载的韧性，使之在面对各种异常场景时仍能提供和维持可接受的服务水平。韧性支柱结合了华为公司韧性设计经验和业界最佳实践，总结并提炼出一系列设计原则与最佳实践，用以帮助企业利用华为云平台基础设施达到高可用、面向各种故障场景进行韧性设计，并具备一定的灾备能
无法采集云服务指标信息：客户自建运维体系无法采集到云服务等场景的指标信息，不能满足大屏展示需要 告警通知能力不足：自建运维平台告警通知能力不能完全满足多场景通知的需要，且没有告警降噪能力 解决方案： 业务价值： 降低了运维成本与难度：降低了运维多套系统的难度，减少了客户运维起步的资源投入，降低了运维成本 运营分
重试”。 当ECS由于过载导致网络限制时，可参考“ECS的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS使用率过高”的处理。 ECS实例不可用或运行异常 检测：配置ELB弹性负载均衡器的后端服务器健康检查，以便定期检查后端服务器的运行状态。健康检查应检查关键功能是否能正确响应。 恢复：针
函数Pod中分配的CPU资源与内存规格成正比，所以更大的内存规格可以获得更高的CPU资源从而提升执行性能。如果业务场景为CPU密集型或者需要大量使用内存的，建议配置更大的内存规格来获取更低的执行时延，可以通过配置不同大小内存进行性能测试，观察时延监控结合业务实际预算选择合适的内存规格。
为了构建安全、可信、合规的云上工作负载，华为云提供了大量的与安全相关的云服务。华为云客户基于Well-Architected架构的最佳实践会组合使用到这些云服务。我们的解决方案架构师在与客户进行沟通时，客户通常会提出以下疑问： 是否有一个全局性的视图可以表达构建安全工作负载的整体情况？ 在
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AZ之间复制数据、负载均衡和跨AZ故障切换，从而使应用系统具备应对可用区故障的能力。 RES03-01 集群跨AZ部署 RES03-02 跨AZ数据同步
程演练把不确定的恢复时长做到确定的。 资源生命周期管理 指的资源的申请、创建、交付、运维以及最终的销毁释放过程。 故障演练 故障演练指通过沉淀通用的故障场景和可控成本在线上故障重放，以持续性的演练和回归方式的运营来暴露问题，不断验证和推动系统、工具、流程、人员能力的提升，从而提前
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