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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一般
问题和检查项 在迈向卓越运营的过程中，推荐使用如下问题寻找自身可以改进的点，并参考检查项/最佳实践进行改进，以下所有的检查项，也是最佳实践建议，将在下一章节进行详细描述。 问题 检查项/最佳实践 OPS01 您是否已经建立持续改进的团队文化和标准化运维体系？ 1. 建立持续学习和改进的文化
电商类应用典型部署架构（99.99%） 电子商务类应用用于外部客户，需要提供较高的可用性，并能承受组件故障，其可用性目标通常要求达到99.99%，即每年故障时间可以为52.56分钟。 假定故障中断与变更中断的时长分别如下： 故障中断：假定每年故障中断3次，每次应急恢复决策时长为10
RTO与RPO 灾难场景通常采用RTO和RPO目标定义： 恢复时间目标RTO：指灾难发生后应用不可用的最长时间。RTO决定了应用容灾整体架构，是采用数据备份，还是冷备、温备、热备。 恢复点目标RPO：指灾难发生后应用数据丢失的最大时间。RPO决定了数据备份频率或复制方式，是在线备份还是离线备份
RES02-02 自动数据备份 对于需要备份的数据，可根据该数据的RPO指标要求，设置定期备份策略进行自动备份。 风险等级 高 关键策略 使用华为云备份服务或第三方备份软件对数据进行备份，并可根据RPO要求设置自动备份频率。CBR云备份服务可对ECS/BMS/EVS/SFS Turbo
RES13-01 采用自动弹性扩缩容 当系统突发流量时，通过自动弹性扩容，可减少业务中断影响。 风险等级 高 关键策略 弹性扩缩容需要通过业务处理逻辑与数据分离、状态外置等技术手段支撑系统处理能力的快速增加或减少。 系统扩容和缩容的处理方式有两种，一种是改变单机的处理能力，包括CPU
RES06-02 面向所有故障进行检测 针对所有故障场景，都需要能自动检测，以便及时发现和恢复故障。 风险等级 高 关键策略 所有故障都必须有检测。 支持按不同维度进行故障检测，如Region、AZ、服务、方法、实例或容器ID等，检测维度与故障恢复方式对齐。 检测到故障后需及时告警或自动恢复
PERF02-01 定义性能目标 风险等级 中 关键策略 建立性能目标是实现工作负载性能效率的重要步骤。性能目标定义了工作负载所需的性能级别，并帮助衡量实现这些目标的有效性。性能目标提供了衡量和比较工作负载效率的基准。此基准可帮助你突出显示改进领域。这些目标还使任务与组织的目标保持一致
HIVE优化 概述 Hive架构 Hive提供了Hadoop的SQL能力，主要参考标准的SQL，Hive进行了部分的修改，形成了自己的特有的SQL语法HQL（Hive SQL），更加适合于Hadoop的分布式体系，该SQL目前是Hadoop体系的事实标准。 Hive调优 用户输入HQL
数据库性能优化 以下章节我们结合一些具体建议和案例来说明如何针对数据库的使用进行性能优化： 1.优化数据库配置实践 数据库的配置参数应从具体业务诉求着手，根据实际需要进行设计；华为云在各个数据库云服务中均提供了默认的配置参数，以满足最普遍的业务需要。 华为云提供了多款数据库服务，不同服务的优化方式和注意事项均有差异
Serverless性能优化 Serverless函数配置最佳实践 运行时语言 当选择编译型语言（如Java，C#等），冷启动时延一般由于首次初始化消耗比较大会导致冷启动时延偏高，但是初始化完成后每次执行的时延相较其他解释型语言（NodeJs，Python等）会有一定优势。如果流量不均衡
PERF04-03 性能测试步骤 风险等级 高 关键策略 1.确定验收性能指标 对被测系统从用户角色、开发角色、维护管理员等角色出发分析，结合生产环境系统当前情况，识别并定义业务指标、数据指标、资源指标三种维度指标需要达到的目标基线，指导系统能达到以最小的资源占用管理最大的数据并给用户提供最优的体验目标
RabbitMQ性能优化 保持尽可能短的队列长度 太多的消息堆积在队列中会造成内存负载过高，为了释放内存，RabbitMQ 会把消息转存到磁盘，转存过程会耗费大量时间，造成消息处理速度下降或直接阻塞生产流程。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
缓存性能优化 以下章节我们结合一些具体建议和案例来说明如何针对缓存的使用进行性能优化。 Redis使用规范 如下的规范可以帮助我们在系统运行过程中，尽可能减少遇到redis不稳定或异常的概率， 保证系统的长稳运行。 业务使用规范 原则 原则说明 级别 备注 就近部署业务，避免时延过大
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