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选择计算云服务主要考虑以下两个因素： 应用本身的部署形态 上云时，业务的迁移方式（例如：业务是简单的迁移上云，还是本身要做改造） 如果业务本身在IDC部署模式是虚拟机部署，应用系统比较老旧，业务本身也没有改造的计划，建议按照原来IDC的部署模式，采用ECS或者BMS的形式进行应用部署
选择合适的计算资源 评估计算要求涉及评估工作负载的特定计算需求，包括实例类型、可伸缩性和容器化等因素。不同的计算服务具有不同的功能和特征，可能会影响工作负载的性能。选择最佳计算服务以确保工作负载高效运行。
PERF03-03 使用弹性伸缩 风险等级 中 关键策略 如果工作负载能够支持弹性（例如：应用无状态化），请考虑具有自动缩放功能的计算服务，该功能可根据需求自动调整计算容量。自动缩放有助于确保在高峰期拥有足够的资源，并防止在低需求时段过度预配。
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。
规划时，需要结合当前的数据分布情况，业务复杂度，设置“executor-memory”，“executor-cores”，“Executor-num”，并在此基础上，规划需要的CPU核数和内存大小。
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。
COST07-03 考虑不同的云资源技术选型 风险等级 中 关键策略 定期咨询专家或 华为 合作伙伴，以便确定哪些服务和功能的成本更低。查看华为博客和其他信息源。如在非计算密集型场景，使用华为云的云耀系列服务器取代普通ECS服务器 父主题： COST07 管理和优化资源
设计原则 国际标准化组织（ISO）对计算机系统安全的定义为：确保信息资产（包括硬件、软件、网络、数据等）受到保护，以确保其机密性、完整性和可用性。
相关服务和工具 华为云以Serverless形态存在的产品，存储类的对象存储服务（Object Storage Service，OBS），应用类的云应用引擎（Cloud Application Engine， CAE），容器类的云容器实例（Cloud Container Instance
使用Serverless架构的云服务，将计算资源的安全交给华为云处理，减免了用户自行运维服务器带来的工作量和人为错误，减少了安全漏洞的风险。这样，用户能够将更多精力集中在业务逻辑和应用的安全性上。
COST08-02 云原生架构改造 风险等级 中 关键策略 基于云原生架构改造，主要是应用容器化和微服务化的改造，从而发挥云原生的优势，如：自动弹性扩缩容等，容器技术可以提高资源利用率，避免闲置资源，从而降低计算成本，应用微服务化可以降低运维复杂度，从而降低运维成本。
配置进程参数：配置JobManager内存、TaskManager个数、TaskManager Slot数、TaskManager内存。
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。
云堡垒机提供云计算安全管控的系统和组件，包含部门、用户、资源、策略、运维、审计等功能模块，集单点登录、统一资产管理、多终端访问协议、文件传输、会话协同等功能于一体。
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。
相关云服务和工具 云运维中心 COC： 作业管理：提供用户自定义作业的创建、修改、删除以及在目标虚拟机上执行自定义作业的能力。通过该功能，用户可以通过自定义作业在目标实例（目前支持ECS）上执行操作。
通过综合考虑云资源成本，研发成本，运营管理成本（如托管服务 vs 非托管云服务）来计算总拥有成本。审核工作量应该体现可能带来的好处（例如分析时间与应用成本成正比）以及相应的成本是否带来正向的营收。
当应用系统部署在华为云中时，华为云提供了基础设施的故障管理，应用系统可减少对机房、电力、环境、计算服务器、存储设备、网络交换机等基础设施的故障模式的检测和恢复处理，但仍需考虑这些基础设施故障对应用系统的影响及对应的恢复措施，如机房发生灾难(AZ或Region级灾难)、计算服务器故障
BMS裸金属服务 裸金属服务（Bare Metal Server，BMS）是一款兼具弹性云服务器和物理机性能的计算类服务，为企业提供专属的云上物理服务器，为核心数据库、关键应用系统、高性能计算、大数据等业务提供卓越的计算性能以及数据安全。
并行计算：使用并行计算框架，如Apache Spark、Apache Flink等，将计算任务分配到多个节点上并行执行，以提高计算速度和效率。 内存优化：通过调整内存分配和使用策略，如使用内存缓存、内存映射等技术，以提高数据处理和计算的速度和效率。
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