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PERF04-02 选择合适的测试方式 风险等级 高 关键策略 性能测试的常见方式如下,需要注意的是,各种测试方式并不是正交的,而是有耦合关系的: 性能验收:性能验收测试的运行环境必须是确定的,验证系统在确定的场景条件下是否达到了其宣称的能力规格。 负载测试:是在被测系统上进行负
Engineering)是通过故障注入的方式,触发或模拟实际故障,验证系统的稳定性和容错保护能力。 风险等级 高 关键策略 在真实环境中测试。 作为CI/CD管道的一部分例行执行。 主动注入故障,以便在问题发生前提前发现并解决问题。 以可控方式注入故障,减少对客户的影响。 混沌工程度量指标: 故障场景的覆盖率:分析故障场景的覆盖率,例如容灾场景覆盖
金丝雀部署(灰度发布)是将少量客户引导到新版本的做法,通常在单个服务实例(Canary)上运行;当检查到任何行为更改或错误时,可以将Canary中的流量删除,并将用户发回到以前的版本。如果部署成功,则可以继续以期望的速度进行部署,同时监控更改以便发现错误,直到所有部署完成。 蓝绿部署与
混沌工程度量指标 故障场景的覆盖率:分析故障场景的覆盖率,例如容灾场景覆盖 80%,过载场景覆盖 60%。 故障场景的命中率:分析故障场景中,真实发生的比率。 应急预案的质量:用于度量应急预案有效性和执行效率。 风险发现个数与等级:定期评估分析(季度或年度)主动发现的风险数量和级别。 风
HBase的基础上进行扩展和优化,具有高性能、高可靠性、强大的扩展性和灵活的伸缩性等特点,适用于金融、电信、物流、游戏等场景。 同关系型数据库一样,非关系型数据的选择同样主要基于兼容性与场景评估两个原则: 场景一:基于兼容性原则 考虑平滑上云,上云前系统中数据库的选型已经过业务
OPS01-03 规划标准化的运维流程和运维工具 风险等级 高 关键策略 流程和工具是经验的承载,通过标准化的流程,可以大幅降低在运维过程中因为个人的因素受到的影响和无序化。 通过标准化的、统一的运维工具,向运维人员提供集中、统一维护界面及清晰易上手的操作手册,方便运维人员的集中维护,提高运维效率。常见的运维流程有:
关键策略 实施与您的组织对应的IT治理结构。这有助于在整个组织内分摊和管理成本。随着经营范围和规模的不断扩张,不断建立子公司、分公司,大部门也逐步拆分成多个小部门,组织结构的层级也就越来越多。企业的IT治理架构也会受到组织结构的影响,需要匹配企业管理模型,帮助企业以多层级组织的方式管理人
识别标签缺失和错误:在确定需要进行标签治理后,需要首先识别所有未打标签的资源和标签key&value错误的资源,然后从费用最高的资源开始逐步治理。建议利用云厂商提供的工具或者自建工具,通过自动化规则的方式,在资源创建的时候,就判断标签是否规范。另外一个更好的方式通过权限管理,识别资源创建人和组织,自动为资源打上标签。
选择这两种模型时,部署的每个阶段之间的时间应该足够长,以便能够监控工作负载的运行状况指标。应该提供充足的部署间隔时间(即部署组之间的时间),以确保来自不同区域的用户或执行不同任务的用户有时间使用工作负载。间隔时间应以小时和天而不是分钟来衡量。每个部署组的间隔时间也应该增加,以便考虑不同的时区和使用模式。 相关云服务和工具
要求,降低管理成本。 资源管理:同步并纳管用户在云平台上使用的资源实例,构筑资源运维能力底座。 配置管理:提供应用和资源视角的管理能力,以及参数配置集中式看护、全生命周期管理的能力。 合规性管理:资源运维提供批量的补丁扫描修复能力,安全合规先行,兼顾高效。 全方位变更管理 方案评
y攻击的占比增加、社工手段的多样性增加,大部分攻击都是内网渗透、正面入侵很少。整体攻击战法更贴近于真实的网络入侵,符合“以攻促防”的目标。 防守要点变化: 从单点防护开始转变为多点协同防护;从大范围的黑名单拦截转变为有技巧性的联动防护;从边界的纵深拦截延伸到内网的异常监控;从被动的监控防御延伸到主动的诱捕溯源。
Web、IOS、安卓、百度小程序、微信小程序等多类端侧日志无法使用同一家厂商工具采集,问题定位分析时,需在多个工具间需来回切换,增加了定位复杂度,且无法自定义日志上报的服务端域名,合规性受到部分用户质疑 端侧日志上报慢且易丢失:上报速度小时级,也极易出现丢失,对问题端到端定位分析、业务完整性分析均造成一定影响
最小化身份:尽可能减少非必要的系统管理员,定时清理过期的身份。 最小化权限:给予用户或实体最小必要权限来执行其工作,以降低潜在的安全风险。 最小化暴露面:对不同的访问区域和访问对象,仅暴露最小的服务端点和最少的服务应用接口。 最小化凭证:尽量消除对长期的、静态凭证的依赖。 数据安全保护原则(Data Security)
输入)的预测和基于业务驱动因素(例如新业务上云或区域扩张)的预测,可以有效改进并提升企业的财务预测准确率。 相关服务和工具 使用成本中心的成本分析,可以根据客户的历史支出预测未来时间范围的成本。成本分析的成本和使用量预测,会参考不同的计费模式特征,结合机器学习和基于规则的模型来分别预测所有消费模式的成本和使用量。
程演练把不确定的恢复时长做到确定的。 资源生命周期管理 指的资源的申请、创建、交付、运维以及最终的销毁释放过程。 故障演练 故障演练指通过沉淀通用的故障场景和可控成本在线上故障重放,以持续性的演练和回归方式的运营来暴露问题,不断验证和推动系统、工具、流程、人员能力的提升,从而提前
Spark作为内存计算引擎,需要更多的内存和CPU。用户在规划规格时,应根据当前的业务容量和增长速度,规划合理的内存和CPU资源,特别需要关注以下几点: 当程序运行在yarn-client模式下时,需要关注在driver端汇聚的数据量大小,根据自己的业务场景,为driver设置合理的内存。 根据自己的业务目标
单点故障会导致整个系统崩溃、主要功能受到影响、任务延误的系统轻度损坏或存在较大的故障隐患,因此系统的高可用设计非常关键。 高可用设计的主要手段是冗余,甚至是多级冗余的组合,包括异地容灾方式保证灾难情况下无单点: 冗余机制:只要条件允许,需要考虑关键组件的冗余,甚至是多级冗余的组合(例如:1+1冗余、n+1冗余、N-Way冗余等)
针对具体故障进行检测时,根据检测的类型通常可以分为资源检测、功能检测和业务检测。 资源检测:云环境中一般指虚拟化后的物理硬件资源及其对应的软件资源,具体包含CPU、内存、网络和磁盘资源等。 功能检测:对组成产品系统的各个内部模块对象进行检测的过程,确定模块功能是否满足设计的需求。当产品系统的功能发生故