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由于容灾恢复场景涉及容灾站点的业务恢复、数据库的主备切换、业务到容灾站点的流量切换等，恢复过程比较复杂，因此需要提供容灾管理功能，实现容灾状态及RPO监控，以及灾难场景下的一键式自动切换，减少人工干预。 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。
将流量分发给该异常后端服务器。 云容器引擎 CCE：支持容器健康检查，容器运行过程中，可根据用户需要，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。 父主题：
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
制权，承担个人数据保护的主要责任。 数据处理者 代表数据控制者处理个人数据的自然人、法人、公共机构、政府部门或其他机构。数据处理者必须按照数据控制者的要求对个人数据进行充分的保护。 第三方（特指隐私保护中的第三方角色） 指数据主体、数据控制者、数据处理者以及根据数据控制者或者处理
载均衡器停止向该实例发送业务请求。 ECS实例或挂载的磁盘或数据被意外删除 检测：NA 恢复：对于无状态业务，使用模板快速发放新实例；对于有状态业务，使用CBR云备份服务对ECS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。
应用系统多位置部署 通过将应用系统部署在多个位置，可以避免由于一个位置的基础设施故障而导致系统不可用。 风险等级 高 关键策略 将应用系统的数据和资源部署在多个AZ，可避免单个AZ故障影响业务。 对于可用性要求较高的应用系统，可部署在多个Region，避免单个Region故障影响业务。
网络的分区是将网络划分为多个部分，以隔离不同敏感性要求的网络流量和资源，从而增加网络的安全性。 风险等级 高 关键策略 通过网络分区，可以实现以下目的： 隔离敏感数据：将敏感数据和应用程序隔离在独立的网络分区中，以减少未经授权访问的风险。 可扩展性：分区和分层可以帮助管理和扩展复杂的网络架构，使其更易于维护和扩展。
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。
中 关键策略 算法优化是提高程序性能的关键，可以通过改进算法的设计和实现方式来提高其效率和性能。以下是一些最佳实践： 使用正确的数据结构：选择合适的数据结构可以大辐提高算法的效率。例如，使用哈希表可以快速查找元素，使用数组可以快速访问元素。 减少内存分配：内存分配是一个耗时的操作
RES04-04 定期进行容灾演练，以检查恢复能否满足容灾目标 通过定期的容灾演练，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 每年至少进行一次容灾演练；通过演练可提升操作人员的熟练程度。 演练期间需要对恢复过程
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。
需要通过自动化手段快速定位定界发现根因。可以通过应用模型建设三维的拓扑，把架构-空间-时间数据关联起来。这里面的关键是架构模型的建立及分层指标的聚合可视化能力，需要依赖持续的资源治理和数据治理。 相关云服务和工具： 优化顾问 OA 云监控服务 CES 应用运维管理 AOM 父主题：
塞生产流程。因此队列中堆积过多的消息容易对 broker 产生负面效应。除此之外，如果节点崩溃后重启，过多的数据会使得重建索引需要消耗大量时间，集群模式下的节点间同步数据也会非常耗时。 使用惰性队列提升稳定性 惰性队列（lazy queues）是 RabbitMQ 3.6 之后新
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
Operations Management，简称AOM）是云上应用的一站式立体化运维管理平台，融合云监控、云日志、应用性能、真实用户体验、后台链接数据等多维度可观测性数据源，提供应用资源统一管理、一站式可观测性分析和自动化运维方案，帮助用户及时发现故障，全面掌握应用、资源及业务的实时运行状况，提升企业海量运维的自动化能力和效率。
如果对于时延较为敏感，请避免创建跨AZ Redis实例。 冷热数据区分 建议将热数据加载到 Redis 中。低频数据可存储在 Mysql或者ElasticSearch中。 建议 Redis将低频数据存入内存中，并不会加速访问，且占用Redis空间。 业务数据分离 避免多个业务共用一个Redis。 强制
监控面板：为用户提供在一个监控面板跨服务、跨维度查看监控数据，将用户关注的重点服务监控指标集中呈现，既能满足您总览云服务的运行概况，又能满足排查故障时查看监控详情的需求。 OBS转储：云监控服务各监控指标的原始数据的保留周期为两天，超过保留周期后原始数据将不再保存。您可以在对象存储服务（Object
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