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故障快速恢复 当应用系统采用华为云服务的高可用设计时，在云服务实例发生故障后，云服务能自动检测和恢复；但对于应用系统本身的故障，需要应用系统自身进行检测和快速恢复处理，以保证系统能够正常运行，从而提高系统的可靠性和稳定性。 RES08 依赖减少与降级 RES09 故障重试 RES10
故障全面检测 高可用性系统必须具有完善的故障检测能力，以确保能够快速发现那些可能导致故障的事件、显示正在发展的故障、激活的故障，以及潜在的故障的事件。在几乎所有情况下，故障检测能力都是故障恢复的前提。 RES06 故障检测 RES07 监控告警 父主题： 韧性支柱
变更防差错 在系统的运行过程中，配置变更是导致生产系统不可用的重要风险之一，如配置修改、工作负载手工增缩或补丁安装等。当变更失败时，可能会导致性能下降或业务中断等严重的问题。因此为了降低变更带来的业务风险，需要为工作负载或其环境的更改做好准备，实现工作负载的可靠操作。 变更操作属
人工智能性能优化 1.训练优化模型性能提升实践 参数调优策略：调整模型flash attention、并行切分策略、micro batch size、重计算策略等参数。 尽可能充分利用显存和算力，通过参数调优，初步优化性能。 性能拆解 参数调优后性能仍然与转商目标有较大的差距，需
过载控制 系统内组件资源有限，在遇到突发流量时可能会造成资源耗尽，而导致业务受损。 RES13 过载保护 父主题： 韧性支柱
概念表 概念 解释 韧性 (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。
Flink性能优化 概述 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pi
Spark性能优化 概述 Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下，数据处理过程中的数据可以存储在内存中，提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去
PERF05-01 设计优化 风险等级 中 关键策略 快速通道模式 通过减少支配性工作量负载的处理量，只剩下必要的部分，来改进响应的时间。一个软件可以有多项功能，只有几个是被经常使用的，经常使用的功能构成支配性工作量负载。快速通道模式减少这些功能的处理量，或简化其处理过程。快速通
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