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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
Kafka性能优化 Kafka性能优化 优化客户端配置 生产者配置建议 可参考配置建议。 消费者配置建议 参数 推荐值 说明 max.poll.records 500 消费者一次能消费到的最大消息数量，默认为500，如果每条消息处理时间较长，建议调小该值，确保在max.poll.interval
对于无状态业务，启动AS弹性伸缩，自动扩展资源。 应用层进行过载保护，保障优先业务的运行。 连接后端ECS失败 检测：网络连接失败。 恢复： 至少部署2个后端ECS。对于无状态业务，配置ELB弹性负载均衡保障业务可靠性；对于有状态业务，由应用层实现多实例高可用。 应用层进行重试，以应对暂时性故障，如ECS
同时从可维护性来看，较之于一次性颠覆性的大范围应用/软件更新，小步快跑，持续迭代地进行云上软件的更新更有利于运维，因为一则小范围的云上软件更新和部署更不容易引起大范围事故，其次，不停地迭代更新也有效地保证了开发，运维团队成员能够时刻处于练兵状态，不至于对运维的流程，最佳实践比较陌生。要
故障时，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
RES10-04 健康检查与自动隔离 对应用组件进行健康检查，当发现故障后进行主动隔离，避免故障扩散。 风险等级 高 关键策略 对系统内组件需要定期进行健康检查，以判断其状态是否正常。 对于异常组件，需要能支持自动隔离，避免对整体业务造成影响。 相关云服务和工具 弹性负载均衡器
通过AOM助力系统运维能力提升，降低运维成本与难度 某平台服务的认证驾驶员用户1000万人，货主用户500万人，集团业务覆盖全国339个主要城市，覆盖线路数量超过11万条，实现了全国多中心运营的架构。 客户痛点： 多云双活场景运维难保障：大规模集群场景，单个云厂商灾备不足以保障业
实施威胁建模分析 威胁建模是一种系统性的方法，用于识别和评估可能对系统或组织造成威胁的潜在威胁源、攻击路径和攻击手段。通过识别威胁理解系统的安全风险，发现系统设计中的安全问题，制定消减措施，降低系统风险，提升系统安全性和韧性。 风险等级 高 关键策略 以下是系统运行期间的威胁模型： 该模型中涉及的概念如下：
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
以下章节我们结合一些具体建议和案例来说明如何针对数据库的使用进行性能优化： 1.优化数据库配置实践 数据库的配置参数应从具体业务诉求着手，根据实际需要进行设计；华为云在各个数据库云服务中均提供了默认的配置参数，以满足最普遍的业务需要。 华为云提供了多款数据库服务，不同服务的优化方式和注意
RES06-03 支持亚健康检测 系统内组件有可能完全故障，也有可能处于亚健康状态；亚健康是指系统整体业务未超标，但系统中局部实例业务超标。亚健康更多是个相对概念，相对历史表现的统计，或相对系统整体。因此针对亚健康的检测和判断有所不同。当处于亚健康状态时，系统也需要及时进行隔离或恢复处理，避免对业务造成影响。
的性能瓶颈，以及故障根源的快速定位，为用户体验保驾护航。 您无需修改代码，只需为应用安装一个APM Agent，就能够对该应用进行全方位监控，帮助您快速定位出错接口和慢接口、重现调用参数、发现系统瓶颈，从而大幅提升线上问题诊断的效率。目前支持JAVA、Python、Node.js、Go、Php和
业务的需要申请扩大对应云服务指定资源的配额，也可配置配额预警，以便在配额达到预警阈值时可收到告警通知，以便提前申请提升配额。 当应用系统中涉及到资源的弹性伸缩时，尤其需要关注弹性伸缩的配置是否会被限制，比如AS弹性伸缩服务中可以配置能创建的最大实例数量，而在过载情况下是否能真的创
编码了流经分布式系统的端到端请求流。 风险等级 高 关键策略 当系统出现问题时，需要能够追踪系统中每个组件的行为和交互情况。通过在系统中实现分布式跟踪，可以快速定位问题并进行有效的故障排除。 设计建议 链路跟踪可以通过在系统中添加跟踪标识符来实现。当请求进入系统时，标识符将被添加
根据“常见IT系统SLO示意”中的表格可以得知，不同的IT系统，SLO目标是存在差异的，不是所有的应用系统都需要达到最高可用性要求。 当系统可用性目标要求升高时，所需的成本也通常会增加，因此在可用性目标制定时，需要对韧性与成本进行权衡，确定真正的可用性需求。 在系统的可用性目标明
RES13-02 应用系统负载均衡，避免流量不均匀 针对无状态集群业务，通过负载均衡来保证业务均匀分发，可避免部分组件空闲，而部分组件过载而影响业务；同时还可以充分利用系统资源，提高系统性能，改善系统可靠性。 风险等级 高 关键策略 负载均衡分发业务粒度需避免过大，而导致部分组件过载。
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：
通过以下约束和检查，可减少配置差错： 角色约束：通过权限控制设计预防对不同角色的配置范围进行约束，避免越权配置导致错误。 查改分离：通过产品界面设计将配置界面分层分级，查看与修改分离等降低人为配置失误风险。 配置校验：通过配置生效机制设计确保在配置生效前进行必要的校验，避免错误配置生效。 删除
RES14-03 变更前数据备份 通过配置数据事前备份与恢复设计，确保在出现配置错误时能够快速恢复到正确的配置数据状态。 风险等级 高 关键策略 进行全量数据备份，以防变更过程中数据被破坏，影响业务。 异常回滚时，可使用备份数据进行恢复。 父主题： RES14 配置防差错
验证高可用设计：业务系统在规划设计阶段进行架构高可用设计、监控设计，在上线前进行生产准备度评审 (PRR)、性能压测，确保系统能够持续提供稳定、可靠的服务。混沌工程从应用部署架构、服务容量、监控告警、应用高可用等多维度设计演练场景，先测试、后攻防、再突袭逐步递进式的开展演练。通过持续演练，对架构高可用、监控、PRR
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