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们的处理时间,在给定时间范围内,随机分散到不同时间,以解决这个问题。 空间换时间 通过使用更多的存储空间,以节省执行时间。 空间换时间包括简单地预先存储结果,或者存储经常被访问的数据以方便计算;另一种空间换时间则包括选择特定的算法,如HASH算法就是一种典型的空间换时间的算法。另
PERF03-09 选择合适的RabbitMQ 风险等级 中 关键策略 版本选择:RabbitMQ服务版本随时间更迭,选择版本时需注意查看不同版本状态与区分,详情可参考官方公告。 规格选择:RabbitMQ服务提供了不同规格实例可供选择,建议按照业务需求对比,选择合适的规格型号,具体实例规格请参考官方文档。
RES11-04 灾难演练 通过容灾演练,可以验证灾备系统是否可用,且数据丢失时间以及恢复时间符合数据的RPO与RTO指标要求。 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
础上,增加了应用级别的冷却时间窗和扩缩容阈值等功能。 HPA策略 CustomedHPA CCE容器弹性引擎 自研的弹性伸缩增强能力,主要面向无状态工作负载进行弹性扩缩容。能够基于指标(CPU利用率、内存利用率)或周期(每天、每周、每月或每年的具体时间点)。 CustomedHPA策略
风险等级 高 关键策略 持续地在组织中定义资源的核心利用率指标(如CPU利用率,内存,CDN服务的流量,数据库的TPS),按(天、周、月)等时间周期发现规律,对低利用率资源的应用/项目进行审查。 父主题: COST07 管理和优化资源
要根据工作职责限定人员对于关键业务系统的访问权限,以免非必要人员或非授权人员访问到关键系统和敏感数据。如需要临时权限,应仅向用户授予有限的时间段内执行特定任务的权限,并且在任务完成后,应撤销访问权限。 风险等级 高 关键策略 按照IT工作职能划分用户组,将用户加入到与其匹配的用户
bbitMQ 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,过多的数据会使得重建索引需要消耗大量时间,集群模式下的节点间同步数据也会非常耗时。 使用惰性队列提升稳定性
SEC10-03 自动化响应安全事件 自动化的响应工作流是安全自动化的核心组成部分,旨在减少安全事件的响应时间,并提高处理效率。 风险等级 高 关键策略 定义响应触发条件:基于威胁情报、异常行为检测和实时监测的结果,确定哪些情况会触发自动化响应。 制定响应策略:为每种类型的威胁或
高质量的交付结果,推动了持续集成和持续交付(CI/CD)落地;同时助力打造确定性运维体系,让研发团队将更多时间用在构建让客户受益的新功能上,减少用于维护和处理突发事件的时间,从而带来运行良好的系统和平衡的工作负载,尤其是卓越的客户体验。卓越运营支柱融合了这些优秀实践,聚焦如何正确
OPS06-04 规范化应用日志 日志是随时间推移发生的不可变、记录时间戳的离散事件。系统需要记录关键事件和故障,以帮助诊断问题和解决故障。 风险等级 高 关键策略 对于一个系统来说,日志是非常重要的。它可以记录在系统中发生的一切,包括成功的操作、错误的操作、警告信息等等。因此,
不同数据的重要性不一样,针对应用系统内的所有数据,需要明确其重要性及对应的RPO/RTO指标要求。比如对于重要数据,通常允许数据丢失的时间会比较少,从而需要更频繁的备份;对于一般的数据,允许数据丢失的时间比较长,可以使用较低的备份频率;对于一些不重要的数据,其数据丢失对业务没有影响,则不需要进行备份。 风险等级
信息管理类应用典型部署架构(99.95%) 信息管理类应用通常用于内部操作,且在故障时只会对内部员工造成影响,可以承受一定的恢复时间和恢复点,其可用性目标通常要求达到99.95%,即每年故障时长可以为4.38小时。 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
RES02-03 定期进行备份数据恢复 通过定期恢复测试,可以验证备份数据的完整性与恢复处理过程是否可用,且数据丢失时间以及恢复时间符合数据的RPO与RTO指标要求。 风险等级 高 关键策略 定期执行备份数据恢复,以验证备份的完整性。 为了避免备份恢复对生产业务造成影响,可以构建
OPS06-03 制定和实施可观测性指标 风险等级 高 关键策略 指标是对时间周期内的测量数据的数值表示。可观测性指标是围绕发现率、定级准确率、定界时长、覆盖率、有效率、 一致率打造可观测能力,将可观测设计规范统一发布,统一设计要求与运维管理要求。 设计建议 整体技术方案会变成标
户可以设置自动备份的周期,还可以根据自身业务特点随时发起备份,选择备份周期、修改备份策略。 支持按备份集和指定时间点的恢复。在大多数场景下,用户可以将732天内任意一个时间点的数据恢复到云数据库RDS新实例或已有实例上,数据验证无误后即可将数据迁回云数据库RDS主实例,完成数据回溯。
包括响应时间,处理容量,也包括功能/模块被执行频度等指标。 通过优化提高效率 在初始阶段设置的目标考虑到各种约束和业务目标,随着业务的增长应不断进行调整。为了进一步优化性能效率,需要清楚地了解系统的使用方式、演变过程,以及平台或技术是如何随时间变化的。需要预留足够的时间来进行持续
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,由于缺少性能数据,因此难以及时诊断和排查问题,从而导致停机时间延长并降低工作效率。 PERF04-04 资源性能数据收集 PERF04-05
Objective,主要指的是业务系统所能容忍的数据丢失量 恢复时间目标 RTO Recovery Time Objective,主要指的是所能容忍的业务停止服务的最长时间,也就是从灾难发生到业务系统恢复服务功能所需要的最短时间周期。 业界对韧性没有统一的定义。狭义韧性,指的是自动或快
功能:对客户端 - 网 - 边 - 云全链路网络进行监控,帮助用户及时发现网络故障,全面掌握网络的实时状况。主要关注:应用响应时间、DNS 解析时间、TCP 建连时间、访问流量等指标 父主题: OPS06 可观测性体系
PERF03-07 选择合适的Kafka 风险等级 中 关键策略 根据生产流量、消费流量、老化时间、副本数等指标,计算业务所需的规格,选择合适的Kafka规格。 规格测算: 性能容量维度所需最小节点数 = max((存储带宽需求 / 单节点存储带宽),(网络带宽需求 / 单节点网络基准带宽))