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COST07-01 持续监控资源利用率指标 风险等级 高 关键策略 持续地在组织中定义资源的核心利用率指标（如CPU利用率，内存，CDN服务的流量，数据库的TPS），按（天、周、月）等时间周期发现规律，对低利用率资源的应用/项目进行审查。 父主题： COST07 管理和优化资源
客户端需要根据综合评估是否要重试 当客户端请求超时或收到错误响应时，客户端需要决定是否重试；重试有助于客户端在请求失败时，通过重复消息来获得预期的结果，避免业务失败，但也会消耗更多的服务器时间来获取所需的成功响应。 风险等级 高 关键策略 请求超时，可能是链路闪断或其他临时性故障导致消息丢失，可以进行重试。
通过监控和分析云服务资源使用情况，找出性能瓶颈。 优化资源配置: 根据性能瓶颈，调整云服务资源的配置，如 CPU 、内存、网络等。 使用缓存: 使用缓存技术，如 CDN 、 Redis 等，提高数据访问速度。 代码优化: 对云服务资源使用的代码进行优化，提高代码执行效率。 数据库优化: 对云服务资源使用的
COST03-03 公共成本分配 风险等级 中 关键策略 跨团队共享使用的CDN、直播带宽应按照各业务团队的实际带宽占比，将带宽费用拆分到不同的业务团队。 跨团队共享使用的CCE集群服务，应按照各团队分配和使用的CPU/内存等比例，将容器集群成本（包含CCE、ECS、EVS等服务成本）拆分到各个业务团队。
性能发生偏差时自动告警，以便及时定位和处理。 相关云服务和工具 性能测试 CodeArts PerfTest：针对HTTP/HTTPS/TCP/UDP/HLS/RTMP/ WEBSOCKET/HTTP-FLV等协议构建的云应用提供性能测试的服务，其支持快速模拟大规模并发用户的业务高峰场景，通过自
可以通过以下技术将强依赖项转换为非强依赖项： 提高关键依赖项的冗余级别，降低该关键组件不可用的可能性。 与依赖项的通信采用异步消息并支持超时重试，或发布/订阅消息功能将请求与响应分离，以便依赖项从短时故障中恢复。 依赖项长时间无法访问时，应用程序应能继续执行其核心功能，以便将局部故障对整体系统功能的影响减
除了账号，确保IAM管理员（有管理员权限的IAM用户）也开启MFA机制登录，避免登录凭证泄露带来的风险。 配置IAM的登录验证策略，如会话超时策略、账号锁定策略、账号停用策略、最近登录提示等。 配置IAM的网络访问控制策略。限制用户只能从特定 IP 地址区间、网段及 VPC Endpoint
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： 确保系统具有高可用的架构，如无单点故障
参考配置网络。 超时时间 如果函数配置的超时时间比较长的话，且函数代码中发生异常导致阻塞，函数同步调用会等待直到超出超时时间才返回超时异常，造成业务卡顿，长时间不退出等问题，无法实现failfast，影响业务体验。建议结合业务实际场景配置超时时间，避免超时时间配置过大。 Serverless函数代码最佳实践
关键策略 依赖项遥测可以监控工作负载所依赖的外部服务和组件的运行状况及性能。提供有关与 DNS、数据库或第三方 API 等依赖项相关的可访问性、超时及其他关键事件的高价值指标采集。当对应用程序进行检测，以发布有关这些依赖项的指标、日志和跟踪时，就能更清楚地了解可能影响工作负载的潜在瓶颈、性能问题或故障。
由于缓存故障而导致业务无法运行。 读写DCS概率性失败 检测：读写失败。针对低概率超时错误，是Redis使用的正常现象。Redis使用受到网络传输、客户端设置超时时间等因素影响，可能出现单个请求超时问题。 恢复： 应用层进行重试，以应对暂时性故障，如DCS实例正在进行主备切换时；应用故障重试处理可参考“故障重试”。
Objective，主要指的是所能容忍的业务停止服务的最长时间，也就是从灾难发生到业务系统恢复服务功能所需要的最短时间周期。 业界对韧性没有统一的定义。狭义韧性，指的是自动或快速从故障中恢复运行的能力；而广义韧性，除了从故障中恢复运行的能力外，还包括故障容忍能力。故障容忍（fault
盘。 存储数据的逻辑 存放的是文件，会以文件和文件夹的层次结构来整理和呈现数据。 存放的是对象，可以直接存放文件，文件会自动产生对应的系统元数据，用户也可以自定义文件的元数据。 存放的是二进制数据，无法直接存放文件，如果需要存放文件，需要先格式化文件系统后使用。 访问方式 在EC
日益庞大的数据量和复杂的业务系统，对运维人员的要求越来越高。为了方便运维人员获取知识，学习和解决问题，运维知识管理能力变得必要。运维知识管理应集成丰富的运维知识，可以帮助运维人员快速解决问题，提高工作效率。一般通过运维知识库系统承载，运维人员可以轻松地查找和获取各种运维知识，包括网络配置、服务器管理、数据库维
概述 本章节以典型Web应用为例，介绍不同可用性目标要求下部署的典型架构示例。针对每种场景，从以下几个维度进行设计，来达成可用性目标。 类别 应用可用性影响 冗余 应用内组件的高可用能力，在应用内部分节点故障时业务自动恢复能力 备份 应用数据被破坏的情况下的恢复能力 容灾 在Re
您的云上应用要达到卓越运营，从设计和开发阶段就需要保证可用性，可恢复性，同时也需要保证代码的质量。您需要评估和了解软件DFX相关要求，包括可靠性、性能、可服务性、可运维性、可交付性等要求 将监管、行业和内部合规性要求纳入需求范围中，同时在需求排序的时候，给予这些需求足够的时间和重视。 同时从可维护性
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现人为错误的任务：这些任务被明确定义，高度自动化，没有增加复杂性
长期凭证如用户的登录密码、永久AK/SK，短期凭证如临时AK/SK、通过委托获取的权限等。禁止将长期凭证硬编码到代码中，以免泄露。优先使用临时凭证调用华为云的SDK或API。 如果某些情况下不能选择临时凭证，才使用长期凭证。在此情况下，建议将长期凭证放置到代码之外的文件或由第三方托管，将长期凭证作为变量传入使用。
语句的执行策略时，有三种执行计划方式：生成下推语句计划、生成分布式执行计划、生成发送语句的分布式执行计划。在第3种策略中，要将大量中间结果从DN发送到CN，并且要在CN运行不能下推的部分语句，会导致CN成为性能瓶颈（带宽、存储、计算等）。在进行性能调优的时候，应尽量避免只能选择第3种策略的查询语句。
数据分片。 数据量少，但小文件数量多：减少数据分片，在reduce算子后执行coalesce算子，以减少task数量，减少cpu负载。 使用spark sql查找一个大表，表列数较多，但是查找的列较少：尽量使用rcfile或parquet格式，减少文件读取成本，同时选择合适的压缩格式，减少内存负载。
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