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RES13-04 支持主动扩容 当由于计划性活动而导致资源需求增加时，需要支持主动扩容，避免由于资源不足而导致业务受影响。 风险等级 高 关键策略 当发现应用系统业务需要更多资源时，可主动扩展资源以满足需求，而避免影响可用性。典型场景如产品促销前预测会有突发大流量，则可手工进行扩容处理。
、可测量的性能目标。若要设置这些目标，需要充分了解业务要求以及预期将提供的服务质量。 需要与业务利益干系人共同关键功能的体验要求，而不是只关注技术指标。通过明确地说明性能需求来控制性能，说明要足够明确，以便可以定量地确定软件系统是否满足该目标。具体要求： 定义明确的性能需求目标 避免使用定性的、模糊的性能目标
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 如果部署位置过远（非同一个region）或者时延较大（例如业务服务器与Redis实例通过公网连接），网络延迟将极大影响读写性能。
识别工作负载内的数据 通过业务流程、数据流动方向、数据分布、数据的所有者等维度，对照合规要求评估数据的敏感度，对数据分级分类。 风险等级 高 关键策略 遵循以下步骤梳理、识别数据： 业务流程分析。 了解业务流程，对照业务流程图，明确在各个环节中产生、处理和存储的数据类型和用途。 与业务部门、开发
云服务器反亲和 应用内相同业务的ECS需要分散到多台物理服务器，避免运行到同一台物理服务器上，当发生这种情况时，可能会由于一台物理服务器故障而导致业务中断。 风险等级 高 关键策略 针对多个承载相同业务的ESC，需要配置主机组反亲和，从而可以将相同业务的ECS调度到不同物理服务器
使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更集群规格或扩展资源。 CCE节点的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/GPU/GPU缓存使用率过高 检测：通过AOM监控CCE节点的CPU/内存/磁盘容量/磁盘IOPS/GPU/GPU缓存使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更节点规格或增加节点数量。
蓝军从第三方角度发掘各类脆弱点，并向业务所依赖的各种软硬件注入故障，不断验证业务系统的可靠性；而红军则需要按照预先定义的故障响应和应急流程进行处置。 演练结束后，建议针对故障中的发现、响应、恢复三个阶段的时长和操作内容进行复盘，并梳理改进点进行优化，提升业务系统的稳定性。 父主题： RES11
异常场景下的业务切换。 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。 支持应用级数据校验，比较AZ间数据同步差异，监控及PO指标。 典型确定性故障场景下自动容灾或切换，无需人工接入，业务不受影响，满足RPO/RTO指标。 典型亚健康故障场景，支持业务降级或主动切换，业务不持续受损。
漏洞管理有助于及时发现并修复系统中存在的安全漏洞，防范潜在的安全威胁和攻击。安全漏洞可能使他人非法获得系统访问特权，应通过可信渠道获取最新的安全情报。 风险等级 高 关键策略 安全漏洞可通过及时安装安全补丁的方式修复漏洞，以防恶意个人或软件非法利用从而破坏业务系统和数据。通过及时了解最
资源弹性伸缩或业务扩展时，有足够网络资源支撑业务发展。 风险等级 高 关键策略 云上网络规划设计应满足以下原则： 针对每个Region，根据业务需要规划不同的VPC，每个VPC使用独立的地址空间；并需要预留IP地址空间用于新建VPC。 针对每个VPC中，需要根据业务需要规划子网和
恢复： 根据业务情况，更换规格更高的BMS实例或增加BMS实例进行负荷分担。 应用层进行过载保护，保障优先业务的运行。 连接后端BMS失败 检测：网络连接失败。 恢复： 至少部署2个后端BMS。对于无状态业务，配置ELB弹性负载均衡保障业务可靠性；对于有状态业务，由应用层实现多实例高可用。
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
恢复： 当CPU/内存使用高时，可根据业务情况，手工修改代理规格或增加代理数量以扩展资源。 当磁盘使用率高时，可根据业务情况，修改实例存储空间支持更大存储空间。 当带宽使用率高时，可根据业务情况，变更规格以支持更大带宽。 应用层进行过载保护，保障优先业务的运行。 生产消息失败 检测：生产消息失败
检测：通过CES监控CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/数据库连接数使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更规格以扩展资源。 开启存储空间自动扩容，以便在磁盘容量不足时自动扩容。 应用层进行过载保护，保障优先业务的运行。 连接后端RDS失败 检测：连接失败。 恢复： 应用层进行重试，以应对暂
关键策略 服务器资源就类似一块块资源拼成的木桶，其最多能承载的业务需求取决于哪一块资源最先达到瓶颈。 不同应用对资源需求不同，例如： 功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。
资源的性能和容量进行监视和报告，确保您的业务稳定可靠运行 应用监控 应用监控基于应用资源管理对资源实行从应用、业务组件、到环境的分层监控，每一层对应的观测指标均不同。在应用层，主要监控业务层、应用层、中间件层以及基础设施层告警信息，同时通过绑定当前应用的仪表盘，以图表的形式展示指标源、日志源以及系统图表信息。主要关注：WAITING
对接容灾仲裁，支持自动切换 针对有状态的主备类型业务，在跨AZ部署并支持自动切换时，需要对接容灾仲裁，以避免出现双主或双备，从而在AZ间链路中断的情况下，业务能自动切换到一个AZ提供服务而不受影响；对于集群类业务不涉及。 风险等级 高 关键策略 面向有状态主备类型业务提供容灾仲裁，站点间链路中断不双主，不破坏数据完整性。
容器安全，例如容器安全配置，CCE里不安全的容器配置可能导致容器逃逸问题 系统漏洞，例如操作系统的版本有没有升到最新版，使用版本是否存在漏洞 开放必要的端口，例如系统是否对公网开放22，3306等高危端口 禁止将重要业务数据所在的OBS桶设置为公开桶或者配置为公共可读。 定期执行云服务安全配置的基线检查。
应用韧性是应用系统在运行过程中面对各种异常场景，如基础设施故障（如数据库异常）、外部攻击（如网络DDoS攻击超出预定限额流量）、外部依赖故障（如依赖系统访问超时或不可用）、地域灾难（如大面积停电、洪水）等，仍能提供和维持可接受的服务水平的能力，对系统至关重要。 系统韧性设计主要涉及以下两个方面：
在一个公司内部业务团队众多，各团队实践FinOps进展不一，不同团队可能处于不同的阶段。FinOps指导企业通过多团队协作和基于数据决策，精细化管理云成本。各业务团队成本可视，主动控制不超支不浪费；企业基于数据决策云投资，保障企业核心业务和战略业务方向的支出。企业应用FinOps后，持续降低单位业务成本。
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