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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。 性能拆解 参数调优后性能仍然与转商目标有较大的差距，需
RES15-01 自动化部署和升级 部署和升级过程由代码实现，以固化部件间依赖、安装和配置过程，减少人工错误。 风险等级 高 关键策略 部署和升级过程自动化完成。 父主题： RES15 升级不中断业务
RES15-03 自动化回滚 在升级或部署过程中出现异常，或检查/测试失败时，支持自动回滚，减少人工干预，避免回滚失败。 风险等级 高 关键策略 检测到异常后，可一键式回滚。 回滚过程自动化完成。 父主题： RES15 升级不中断业务
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。 相关云服务和工具 多活高可用服务
状态及RPO监控，以及灾难场景下的一键式自动切换，减少人工干预。 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。 灾难场景下的一键式自动切换，减少人工干预，满足RPO/RTO指标。 支持容灾恢复流程编排、容灾演练等功能。
RES15-02 自动化检查 在部署或升级过程中集成基本测试功能，实现自动化检查，无需人工参与。 风险等级 高 关键策略 在部署或升级过程中集成基本测试功能，在部署或升级完成后自动进行检查和测试，以验证新部署的代码功能是否正确。 在部署或升级过程中集成故障注入测试功能，在部署或升
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。
大限度地减少人为错误。为了最大限度地提高自动化投资的价值，优先考虑简单、程序化且长期的任务。应用自动化并不是一种全有或全无的策略。即使需要人工干预的工作流(例: 决策点)，也可以从自动化中受益。 风险等级 高 关键策略 优先考虑从自动化中受益最多的任务： 专注于高度程序化且容易出
OBS、SFS、FunctionGraph等服务会根据请求量自动扩展业务处理能力，用户无感知。 RDS服务最多支持5个只读副本，可在线扩展只读负载；一键规格变更实现CPU、内存扩容/缩容；在线存储容量扩容。 CCE服务支持配置自动扩容集群节点和工作负载，伸缩策略支持告警（按CPU或内存使用率触发）、定时、周期多种方式。
装复杂的配置或资源组合。此外，在开发新模块时非敏感场景可以适当使用开源模块。 标准化人工步骤：如果存在与部署和维护相关的人工步骤，要尽可能减少这类活动。在运维指南和标准操作程序中，清楚地记录人工步骤，并实现标准化，以确保安全、一致地执行任务。 回收闲置资源：由于配置管理工具及其限制等原因，有时
云服务性能优化介绍 缓存性能优化 消息队列性能优化 Serverless性能优化 数据库性能优化 人工智能性能优化 大数据性能优化 父主题： 性能效率支柱
定义变更模板、审批变更流程、自动化测试和验证等，减少人工错误和延迟。 进行变更评估和风险管理：评估变更影响范围，识别潜在风险和冲突，并采取相应的措施进行风险管理。 自动化测试和验证：验证变更的正确性以及性能、可靠性影响，减少人工测试的错误和延迟。 监控和审计变更过程：追踪和记录变
近一个备份时间点相关；不同类型的数据，允许丢失数据量可以不同，即RPO不同；为了保证数据备份的RPO目标，需要采用定期自动备份，而不要依赖人工进行手工备份。 RES02-01 识别和备份应用中所有需要备份的关键数据 RES02-02 自动数据备份 RES02-03 定期进行备份数据恢复
效，系统首先会因为Swap Memory不足变得运行缓慢，消耗内存量持续增加，因此通过监控实例内的内存占用率，在超过阈值的情况下及时告警，人工介入迅速恢复，可避免造成业务中断。 典型的亚健康场景有：通信链路丢包/错包、硬盘性能下降、CPU/内存过载等，当应用系统内组件出现亚健康时
下图所示案例，在故障恢复 MTTR 的逻辑中，当业务发生故障，从故障发现、到故障定级和影响面分析、再到故障定界定位和故障恢复，几乎全部依赖人工处理。要想缩短时间，本质上是监控即发现、监控即定级、监控系统定界、定界即恢复——如果能达成这样的设计就能够形成 MTTR 的最短路径。 父主题：
对于有状态ECS实例，或BMS实例，建议从应用层实现跨AZ容灾，支持跨AZ自动切换或通过容灾管理工具实现自动化容灾切换，减少灾难发生时的人工操作。 对于已部署的应用系统改造为跨AZ实例的实施步骤： 确定应用系统的关键组件；所谓关键组件是指一旦故障，会导致整个应用系统或其中的关键功能受损。
人机协作：安全分析师审查自动化分析的结果，必要时进行手动分析，以确认事件的严重性和后续步骤。 决策支持：基于分析结果，决定是否需要进一步的人工介入，或是调整自动化响应策略。 自动化恢复：对于已解决的事件，自动化执行系统恢复、数据恢复或服务重启。 生成报告：自动化生成事件处理报告，
到多种因素，包括市场趋势、消费者行为、竞争环境等。通过多种方法的组合，如历史数据分析、资源分析、趋势分析等，以此作为预测需求的基础，并结合人工智能机器学习算法，以便更准确地预测未来的需求，评估工作负载的资源需求。 使预测与工作负载目标保持一致 为了确保预测与工作负载目标保持一致，
9%，则关键依赖组件SLO目标要求达到99.99%。 应用系统SLO分解：综合系统SLO、故障频次、云服务SLA，分解得出应用组件的中断时长要求，进一步分解得出故障检测、人工介入、干预恢复的时长要求。 针对应用系统内薄弱环节进行增强： 当云服务SLA无法满足要求时，需要应用层进行额外的保护和增强。 通过冗余提升
从而降低运维成本。 广告电商等在线作业服务SLA要求较高，高峰时段明显，使用资源存在潮汐现象；大数据/转码等离线作业容错性高，计算需求大，可容忍较高的时延。为了保证在线业务的性能和稳定性，通常按波峰时需要申请资源，这样在非波峰时段就有资源浪费。将在线离线业务混合部署，可有效提升整体利用率。
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