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与切换方式相关。 风险等级 高 关键策略 不同的业务系统重要性不一样，针对应用系统内的各种业务，需要明确其重要性及对应的RPO/RTO指标要求。比如对于核心业务，通常需要保障业务的连续性，允许业务中断的时间会比较少，从而需要保障故障场景下的业务快速恢复，可采用双活/多活容灾；对于
分区数量越多，对应分区会越小，爆炸半径也越小，运维定位简单，可用性高，但由于资源共享利用率低，所需的成本也越高。 分区数量越少，每个分区的资源多，更容易适合对资源要求较高的大客户，运维管理简单，且资源利用率越高，所需的成本低。 确定分区映射算法。存在以下一些映射算法供参考： 原始除模：即使用分区键对分区
标，团队可以针对特定目标持续改进。为了确保系统能够满足预期的可靠性和性能要求，避免系统性能瓶颈，性能目标设计需要在部署业务之前开展，重点的是明确系统的需求和预期目标，以生成性能目标范围。 结合业务明确性能要求 通过性能目标可以确定系统能够承载的最大用户量、并发请求量等，要保持性能
可靠性测试是为了保证系统在规定的生命周期内，达到预期的可靠性目标；与通常的功能测试不同，可靠性测试需要在业务负荷叠加故障中进行，对测试环境和能力提出了更高要求。 可靠性测试和演练通过主动引入故障来充分验证软件质量的脆弱性，从而提前发现系统风险、提升测试质量、完善风险预案、加强监控告警、提升故障应
通过Raft协议自动切换主备关系，保持数据强一致性。 跨AZ容灾 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ实例支持跨AZ容灾部署，要求至少3个AZ，当一个AZ异常时，不影响实例持续提供服务。 监控告警 Kafka：配合CES服务，支持对Kafka实例、实例节点、实例主题、
制。 国家标准《信息系统灾难恢复规范》（GB/T 20988-2007）中灾难恢复等级与RTO/RPO的关系如下： 灾难恢复能力等级 能力要求 RTO RPO 1 基本支持：基本支持备份介质并场外存放 2天以上 1天至7天 2 备用场地支持：有备份场地，能调配所有资源 24小时以上
增加对个人数据的透明度和可控性，使其能够做出知情同意的决定。 合规性：在许多隐私保护法规（如欧洲的GDPR）中，主动通知数据主体是一项法律要求，数据处理者需要向数据主体提供特定的信息，以确保数据处理活动符合相关法规 建立信任：通过主动通知，数据处理者可以向数据主体展示其对隐私保护
部分强依赖于硬件的负载，如依赖本地硬盘、GPU等，由于硬件故障导致服务中断，需要应用系统自身构建高可用的能力。 不同的应用系统，可用性要求可能不同，采用的韧性恢复方案会有差异。 父主题： 基本概念
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。请考虑以下策略： 了解实例类型 不同的实例类型针对不同的工作负载进行优化，例
另一种是单机节点处理能力不变，通过增加节点的数量来改变系统的处理能力，称之为横向伸缩。 系统设计时一般建议采用横向伸缩。采用横向伸缩时，要求业务与数据解耦，即将系统的业务处理逻辑与数据分离、数据（状态）外置，以实现业务节点（含资源）无状态，按需快速增加或减少，从而实现系统业务处理能力的伸缩。
网络链路快速倒换：需要定期检查网络链路的连通性，但检测到失败时需要尽快切换到正常路径。 公有云组网场景可通过多EIP 弹性IP及DNS域名解析实现网络连接的高可用；对可用性要求较高的场景，需要支持智能DNS功能，能对EIP进行异常监控和自动切换；此外DNS自身也需要冗余容错，避免由于DNS故障而导致域名解析失败，业务中断。
ELB、CCE、DCS、Kafka、RDS、DDS等云服务实例均高可用部署。 备份 RDS、DDS数据库自动备份，在数据故障时使用最新备份数据恢复，可以满足可用性目标要求。 容灾 应用在两个AZ各部署一套，进行双向复制，双活容灾；AZ故障时自动恢复。 监控告警 进行站点运行状态检查，在发生故障时告警；针对C
和OU，每个业务OU下面可以按照业务系统创建独立的成员账号。规模较大的业务系统或安全隔离要求严格（如需要遵守PCI-DSS、HIPPA等合规标准）的业务系统对应一个独立的成员账号，安全隔离要求不高的多个小型业务系统可以共享一个成员账号。以销售部为例，可以为销售管理系统、数字化营销
ELB、ECS、DCS、Kafka、RDS、DDS等云服务实例均高可用部署。 备份 RDS、DDS数据库自动备份，在数据故障时使用最新备份数据恢复，可以满足可用性目标要求。 容灾 应用跨AZ部署，AZ故障时自动恢复；支持跨Region主备容灾，在出现Region级故障时可以快速在异地恢复业务。 监控告警 支
用的故障检测方法。 数值范围检查：在大多数应用中，一个操作的结果必须处于某个范围之内。对这些边界条件可以进行一些测试来验证数据是否满足预期要求。 数据完整性检查：每当数据被从一个单元传递给另一个单元时，该数据可能会被破坏。对于在硬件单元间传递的数据尤其如此。然而，由于软件层可以隐
CES生成的警报来自动执行操作并恢复出现故障的组件或作业。 配置管理：使用编排和策略工具确保所有资源运行相同的配置，并在整个工作负载中强制执行合规性要求。 其他管理任务：使用脚本自动执行重复性任务，例如更新数据库记录或 DNS 记录。 审批：使系统能够根据预定义规则自动做出审批决策，以提高
ensor对应同一块内存的基本支撑。在storageTensor申请时，向pytorch的block池申请一块内存，找到空闲块之后，视实际要求对block进行切分使用并返回address指针。 pytorch的内存的跨流复用策略 如果一个stream上的内存池里申请的tensor
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