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应用性能编程规范 PERF01-02 应用性能编程规范 父主题： PERF01 流程与规范
时段过度预配。 考虑容器化 与非容器化工作负载相比，容器具有性能优势。如果适合体系结构需求，请考虑使用容器化。容器可以通过隔离、资源效率、快速启动时间和可移植性来提高计算性能。 使用容器时，请考虑设计因素，例如将所有应用程序组件容器化。将基于Linux的容器运行时用于轻型映像。为
PERF05 性能优化 性能优化工作中，需警惕“过早优化”的问题。我们的基本指导策略还是首先让系统运行起来，再考虑怎么让它变得更快。一般只有在我们证实某部分代码的确存在一个性能瓶颈的时候，才应进行优化。除非用专门的工具分析瓶颈，否则很有可能是在浪费自己的时间。另外，性能优化的隐含
障恢复时间做到可防、可控、可治，要把数字化带来的“不确定性”通过运维变成“确定性”。 IaC 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和设置来配置和支持基础设施的能力。任何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
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
OPS05 运维准备和变更管理 OPS05-01 进行生产准备度评审（Product Readiness Review） OPS05-02 进行变更风控 OPS05-03 定义变更流程 父主题： 卓越运营支柱
参考案例 通过AOM助力系统运维能力提升，降低运维成本与难度 基于LTS采集多类端侧日志，问题全链路追踪分析和业务运营分析 LTS助力某公司高效完成日常业务运维与等保合规 父主题： 卓越运营支柱
卓越运营云服务介绍 软件开发生产线(CodeArts） 资源编排服务(RFS) 云运维中心(COC) 云监控中心(CES) 云日志服务(LTS) 应用运维管理(AOM2.0) 应用性能管理(APM) 云堡垒机(CBH) 应用管理与运维平台(ServiceStage) 多活高可用(MAS)
风险等级 中 关键策略 对于被依赖项本身，为减少由于服务故障或运行缓慢对依赖它的组件的影响，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。
将大多数场合在一起使用的功能组合在一起，以减少调用的交互次数。 本模式要求将组合调用居多的一些子功能，合并起来使用。聚合这个模式要求尽量将相关或紧耦合的功能放到一个对象中，使用本地接口，避免在外部接口或重开销的接口（如CORBA接口），呈现小粒度对象。聚合模式使用更粗粒度的对象，经
是云上成本的主要开销，故而应该制定策略，确定您的组织应该如何管理资源。如上文所说的，可以使用账号隔离不同组织/部门的资源，甚至于在同一个组织/部门内部，开发，测试，核心业务，非核心业务，也使用不同的账号和环境。 然而即使账号/环境是分散的，云资源管理策略和权限管理机制应该是集中的。
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。 风险等级 高 关键策略 使用声明式工具：与命令式工具相比，声明式工具是部署和管理 IaC 的更好的整体选择。声明性工具对其定义文件使用更简单的语法，仅定义部署完成后所需的环境状态。命令式工具需定义达到所需最终状态所需的步骤，因此文件可能比声明性
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 Join减少Shuffle的次数，大幅提升性能
云服务器健康检查”方式，指伸缩组会定期使用云服务器健康检查结果来确定每个云服务器的运行状况。如果未通过云服务器健康检查，则伸缩组会将该云服务器移出伸缩组。 弹性负载均衡健康检查：是指根据ELB对云服务器的健康检查结果进行的检查。仅当伸缩组使用弹性负载均衡器时，可以选择“弹性负载均
不好的软件设计习惯。够用原则适用于自己设计或者调用已有的功能，使用时注意避免过度设计。 性能可观测 在业务系统开发维护阶段，采取措施（例如在关键点插入代码，探测器）使测试和分析负载场景、资源需求、性能目标达成一致。使用监控工具来分析历史趋势，并识别支配性占比的数据流和代码实现路径
实时性要求较高的应用场景下，冷启动将是面临的一个挑战。当使用serverless构建 Web 服务时，冷启动和Web服务初始化时间一共超过了5秒钟，那么无疑将会使用户体验大打折扣，因此设法减少冷启动时间，提高终端用户的使用体验，是构建无服务器架构时亟待解决的问题。 Serverl
broker_disk_usage 磁盘容量使用率 该指标为从Kafka节点虚拟机层面采集的磁盘容量使用率。 broker_cpu_core_load CPU核均负载 该指标为从Kafka节点虚拟机层面采集的CPU每个核的平均负载。 broker_memory_usage 内存使用率 该指标为Kafka节点虚拟机层面采集的内存使用率。
数据决策各业务的云开支，保障核心业务和战略业务方向的支出，不超支，不浪费。 成本分配需匹配业务实质，具体有以下几个原则： 按实际使用者进行分配。即谁使用产生的成本分配给谁，而不是谁购买分配给谁。 基于实际消耗进行分配。比如客户1月份购买了一个包年资源，365元，按照实际支出这笔成
和恢复处理，但仍需考虑这些基础设施故障对应用系统的影响及对应的恢复措施，如机房发生灾难(AZ或Region级灾难)、计算服务器故障/重启、使用本地硬盘时硬盘故障/亚健康、网络通信中断/丢包等。而对于应用自身相关的故障模式，如软件系统类、数据类、通信类、负荷过载、人因差错等类型的故
cpu_usage CPU使用率 该指标用于统计ModelArts用户服务的CPU使用率。 mem_usage 内存使用率 该指标用于统计ModelArts用户服务的内存使用率。 gpu_util GPU使用率 该指标用于统计ModelArts用户服务的GPU使用情况。 gpu_mem_usage
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