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3.6 之后新增的特性。惰性队列的消息会自动存储到磁盘，因此减少了内存的使用率，但是会增加I/O开销，影响吞吐量。使用惰性队列能够更好的把控性能，并且使得集群更加的稳定。和非惰性队列不同，消息不会积累在内存中然后等到内存不足再一次性刷到磁盘，造成队列性能不稳定。如果你需要一次发送
裸金属服务（Bare Metal Server，BMS）是一款兼具弹性云服务器和物理机性能的计算类服务，为企业提供专属的云上物理服务器，为核心数据库、关键应用系统、高性能计算、大数据等业务提供卓越的计算性能以及数据安全。 可靠性功能 常见故障模式 父主题： 云服务可靠性介绍
中间件层：Redis、Kafka集群跨可用区高可用部署，单个AZ故障对业务没有影响。 数据层：GaussDB与DDS数据库及OBS对象存储跨3AZ高可用部署，数据分布式强一致，单个AZ故障对业务没有影响，数据零丢失。 为了保证数据的可靠性，GaussDB与DDS数据库的数据定期自动备份。
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
RES14-03 变更前数据备份 通过配置数据事前备份与恢复设计，确保在出现配置错误时能够快速恢复到正确的配置数据状态。 风险等级 高 关键策略 进行全量数据备份，以防变更过程中数据被破坏，影响业务。 异常回滚时，可使用备份数据进行恢复。 父主题： RES14 配置防差错
应用性能数据采集 风险等级 中 关键策略 应用程序的性能数据（吞吐量、延迟和完成时间），通常需要通过代码采集，例如嵌入代码片段或将工具集成到应用程序代码中。通过应用的性能数据，可以识别性能瓶颈、评估系统行为、识别可用性风险、规划容量等指标。 常用应用性能监控策略有： APM 工具：可用使用云上APM
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，通常作为专项开展。容灾演练可以帮助企业更好的验证RPO、RTO指标，及时发现和解决相关问题，提高系统的可用性和可靠性。 相关云服务和工具
照预期方式运行并有效地保护系统，从而缓解或消除安全威胁。 风险等级 高 关键策略 依据系统的安全设计文档，通过验证确保安全措施被正确地集成到系统中，并符合最佳实践和标准。 尽早检视系统的代码（此过程称为代码白盒安全检视），确保代码符合安全最佳实践，避免在后续阶段发现严重的安全漏洞。
RES04-03 容灾恢复过程自动化 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。
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
OPS06-01 建立可观测性体系 可观测性（observability）最初是系统理论中的一个概念，指系统的状态能否被外部观察到和重现。随着云原生、微服务架构的发展，IT系统对可观测性的需求日益增强。业界对可观测性的定义：通常是指基于对复杂系统外部输出的了解，能够了解其内部状态
PERF01-02 应用性能编程规范 风险等级 高 关键策略 性能效率是一个系统性的工程，需要综合考虑从架构、设计、编码，到编译、运行的全过程，特别是在编码实现层面，有很多编码技巧，在不影响可读性、可维护性的前提下，提升软件性能。结合编程语言，将高性能编码最佳实践内建的规范中，将
PERF06-01 分层看护 风险等级 高 关键策略 基于业务的部署架构，一般可以从最底层的硬件基础设施到最上层的应用分成5层资源，云上服务可以只需要关注虚拟网络、实例、应用三层。结合每一层资源的特征指标进行分层建模，分别设置不同梯度的性能看护指标。通常按照指标劣化程度可以设计成
制策略（SCP）。组织管理账号可以使用SCP指定组织中成员账号的权限边界，限制账号内用户的操作。服务控制策略可以关联到组织、组织单元和成员账号。当服务控制策略关联到组织或组织单元时，该组织或组织单元下所有账号受到该策略影响。 父主题： SEC03 权限管理
收集个人数据必须获得数据主体授权。 收集敏感个人数据必须获得数据主体明示同意。 个人数据收集范围、使用目的、处理方式不得超出隐私声明，且遵循最小化原则。 收集到同意之后也需要向数据主体提供撤销或修改同意的途径。 父主题： SEC08 数据隐私保护
OPS06-06 实施分布式跟踪 Trace是一系列因果相关的分布式事件的表示，这些事件编码了流经分布式系统的端到端请求流。 风险等级 高 关键策略 当系统出现问题时，需要能够追踪系统中每个组件的行为和交互情况。通过在系统中实现分布式跟踪，可以快速定位问题并进行有效的故障排除。 设计建议
控制，同时，现代化的代码仓可以方便设置代码版本，关联源代码版本和部署的应用版本，在运维阶段，一旦部署在云上的应用发生任何问题，可以方便回溯到源代码，而且方便使用上一版本的源代码回滚到上一版本的应用。 其次，在软件开发生命周期内，推动开发人员采用代码质量最佳实践，例如，使用代码审查
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是蓝绿部署，通过部署了两组相同的工作负载实例，分别处理完整的生产负载。第一个（
发到异常后端服务器，而是分发到健康检查正常的后端服务器，从而提高了业务的可靠性。当异常的后端服务器恢复正常运行后，负载均衡器会将其自动恢复到负载均衡服务中，承载业务流量。 详见“健康检查介绍”。 跨AZ容灾 ELB采用集群化部署，支持多可用区的同城多活容灾，无缝实时切换。 ELB
解分析，训练脚本中加入profiling代码。具体步骤：生成profiling数据目录结构；利用att工具，将NPU与竞品之间的数据进行端到端耗时对比分析；Tracing分析。 算子分析 通过生成profiling中的summary文件对具体的算子进行分析，考虑算子层面向FA与MM算子方向优化。
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