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当部署出问题时，通过使用持续部署模型来实现尽早发现问题，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
n容灾等高可用能力的基础设施与云服务，便于客户构建高可靠的系统。例如： EVS云硬盘、OBS对象存储采用分布式存储，可避免单个硬盘、单个服务器或单个机架等硬件故障的影响。 RDS数据库提供自动数据备份、跨AZ和跨Region的数据复制与切换。 不过，即使应用系统利用云平台能力具有
节进行详细描述。 问题 检查项/最佳实践 RES01 您如何使用冗余技术确保应用系统的高可用？ 应用组件高可用部署 应用组件多位置部署 云服务器反亲和 RES02 您如何备份应用程序中的关键数据？ 识别和备份应用中所有需要备份的关键数据 自动数据备份 定期进行备份数据恢复 RES03
地进行优化和扩展，这种技术提高数据处理的效率、降低成本并满足大规模数据存储和分析的需求。 如某导购网站日志分析业务，存储经常扩容，计算需求没有明显增长，计算资源浪费；某互联网客户推荐业务，存储容量缓慢线性增加，计算突发需求大，峰值计算资源消耗是低谷时几十倍，无法弹性使用计算资源。
OPS01-01 建立持续学习和改进的文化 风险等级 高 关键策略 由于系统的独特性和复杂性，没有放之四海皆准的方案，为了达到卓越运营，需要不断改进这些最佳实践，并建立自己的最佳实践。所以，在所有最佳实践的第一条，就是在您的团队中培养持续学习和改进的文化。 而持续学习和改进需要鼓
致地执行任务。 回收闲置资源：由于配置管理工具及其限制等原因，有时 IaC 工具无法自动删除资源。例如，假设需要从虚拟机迁移到 PaaS 服务，而 IaC 工具没有删除闲置资源的逻辑。如果忘记手动删除这些资源，这些资源可能会成为孤立资源。为了处理这些场景，需要标准化扫描闲置资源并明确删除策略。
无法采集云服务指标信息：客户自建运维体系无法采集到云服务等场景的指标信息，不能满足大屏展示需要 告警通知能力不足：自建运维平台告警通知能力不能完全满足多场景通知的需要，且没有告警降噪能力 解决方案： 业务价值： 降低了运维成本与难度：降低了运维多套系统的难度，减少了客户运维起步的资源投入，降低了运维成本 运营分
关指标，其它相关组件的指标（如MapReduce/Spark/HDFS）。下面列举目前可查看到的相关指标信息： 通用指标 主要是指通用的服务器的相关性能指标：CPU使用率，内存占用量，磁盘IO读写速度，使用Core数量等，通过这些指标可以衡量任务在该类型机器或该机器上的执行情况，
在时间上分散对高使用率对象的要求，分散到不同的时间段上，减少对这些对象的争用延时。 很多请求在某一时刻同时发出，导致要求返回的结果激增，响应缓慢。而在其他时间，很少或者没有请求。当处理请求以特定频率出现，或者在一天中的某个特定时间出现，就会产生这种情况。识别那些定期的，以特定间隔反复处理的功能，然后修改他们的
磁盘容量使用率 统计Rabbitmq节点虚拟机的磁盘容量使用率。 rabbitmq_cpu_usage CPU使用率 统计Rabbitmq节点虚拟机的CPU使用率。 rabbitmq_memory_usage 内存使用率 统计Rabbitmq节点虚拟机的内存使用率。 rabbitmq_cpu_core_load
简单口令、重复口令）爆破、流行漏洞利用和钓鱼。 攻防演习是有规则的，约定开展时间、确定靶标系统、设定战果分数、限制影响面大小等，但实际攻击没有规则，所以常态化的安全建设要求必须高于攻防演习特定要求，才能真正提升整体能力。 攻击战法分析： 0day攻击、后门利用、VPN漏洞、邮件钓
实现跨AZ的双向数据库复制与容灾切换；并支持定期自动数据备份，在数据丢失时能快速恢复。OBS对象存储跨可用区高可用部署，单个AZ故障对业务没有影响。 为了保证数据的可靠性，RDS数据库的数据定期自动备份。 父主题： 电商类应用典型部署架构（99.99%）
对于应用系统中的重要数据，需要提供备份功能，以便在病毒入侵、人为误删除、软硬件故障等场景，能够快速将数据恢复到备份点。 由于容灾通常对数据采用实时复制且没有多备份点，在主数据被误删或误改的情况下，错误数据会同步到备端，从而无法达到数据备份的效果，因此通常不能使用容灾来代替备份。 备份恢复时的R
性能测试环境配置通常要考虑以下因素： 系统组网与架构：系统组网方式如主备、集群、分布式等组网，系统架构分析服务间依赖关系，确定周边依赖服务。 硬件规格：所需服务器的数量、规格以及硬件配置，包括 CPU 主频/核数、内存容量、磁盘类型与容量、存储池类型与容量，网卡带宽等。 软件环境：软件版本与配置，如
通过收集性能数据，可以监视和分析工作负载的性能。 可以使用此信息来识别性能瓶颈、解决问题、优化资源分配，以及做出数据驱动的决策，以提高工作负载的整体性能效率。 影响：如果没有数据驱动的见解，你可能不知道潜在的性能问题或优化机会。 潜在结果包括响应时间变慢、吞吐量降低、资源使用率增加，最终用户体验欠佳。 此外，由
定的业务中断时间，可采用主备容灾；对于一般业务，允许中断的业务时间可达到天级，则可采用远程备份；对于一些不重要的业务，其业务中断对外部客户没有影响，则不需要进行容灾。 父主题： RES04 跨Region/跨云容灾
行其核心功能，以便将局部故障对整体系统功能的影响减到最小。如所依赖的数据丢失时，应用程序仍能运行，但可以提供稍微陈旧的数据、替代数据，甚至没有数据，应用仍处于可预测和可恢复的状态。 避免启动依赖及循环依赖。若应用系统由于某些原因导致重启时，若依赖于其他依赖项启动或加载关键配置数据
个子集，不涉及与其他Grid业务单元的交互；在一个Grid业务单元发生故障时，仅影响本Grid业务单元所处理的业务，对其他Grid业务单元没有影响，从而减少爆炸半径。 应用系统典型Grid架构部署如下： 实施步骤： 确定分区键。选择分区键应考虑： 选择分区键必须考虑匹配服务的“粒
by cycle的比较，到最终发送到网络上结果的比较。 时间检测：时间检测是故障检测的一种简单形式。如果一个事件预期应在某个时间段内发生，而却没有在该时间段发生，就检测到了一个故障。时间检测的一种特殊方法通常称为心跳方法。它采用以某个规定的周期频率执行的某些类型的消息握手。该技术可以
期备份，避免受到未预期的删除、修改或覆盖。 风险等级 高 关键策略 云服务的关键操作包含高危操作（如创建IAM用户、删除IAM用户、重启虚拟机、变更安全配置等）、成本敏感操作（创建、删除高价资源等）、业务敏感操作（网络配置变更等）。 启用关键操作通知功能。启用云审计服务CTS的关
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