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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
常见故障模式 CCE集群的CPU /内存/磁盘容量使用率过高 检测:通过AOM监控CCE集群的CPU/内存/磁盘容量使用率。 恢复: 根据业务情况,手工变更集群规格或扩展资源。
BMS实例物理服务器或本地盘故障 检测:应用层检测物理服务器和本地盘运行状态 恢复:应用层采用RAID实现BMS内硬盘高可用,并实现跨BMS的数据复制与高可用,以便在物理服务器或本地盘故障时业务可快速恢复。建议非必须使用本地盘场景,尽可能使用EVS云硬盘,以提升硬盘的可靠性。
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。
常见故障模式 弹性伸缩失败 检测:查看弹性伸缩组的弹性伸缩活动历史。 恢复: 根据伸缩活动失败描述信息进行修复。 父主题: AS弹性伸缩
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。
OPS06-07 通过可观测性指标引入自动化措施 风险等级 高 关键策略 可观测与自动化运维工具联动,实现自动化的故障检测、恢复及弹性伸缩等功能,进一步提升运维响应速度和准确性,降低人为干预带来的延误,甚至错误。 父主题: OPS06 可观测性体系
可靠性功能 集群HA DCS服务提供主备、Proxy集群、Cluster集群实例,通过节点冗余方式实现实例容灾,当检测到主节点故障后,快速切换到备节点并自动恢复,在异常检测和恢复期间,可能会影响业务,时间在半分钟内。
根据业务实际情况优化每个网络区域的ACL,并保证访问控制规则数量最小化。 避免暴露多余的公网IP,同时不应对外开放或未最小化开放高危端口、远程管理端口。 安全组仅开放业务所需的网段及端口,禁止设置成对所有IP(0.0.0.0/0)都可访问。
明确隐私保护策略和原则 主动通知数据主体 数据主体的选择和同意 数据收集合规性 数据使用、留存和处置合规性 向第三方披露个人数据合规性 数据主体有权访问其个人隐私数据 SEC09 如何进行安全感知及威胁检测?
常见故障模式 ELB的并发连接数/新建连接数/带宽使用率过高 检测:通过CES监控ELB的并发连接数/新建连接数/带宽使用率。 恢复: 根据业务情况,采用独享型负载均衡器,并手工调整ELB负载均衡器规格。 父主题: ELB弹性负载均衡
云数据库 TaurusDB支持同区域备份与跨区域备份;跨区域备份是将备份文件存放到另一个区域存储,某一区域的实例故障后,可以在异地区域使用备份文件在异地恢复到新的云数据库 TaurusDB实例,用来恢复业务。 详见“备份原理”。
ECS实例或挂载的磁盘或数据被意外删除 检测:NA 恢复:对于无状态业务,使用模板快速发放新实例;对于有状态业务,使用CBR云备份服务对ECS进行定期备份,在数据被删除时使用备份数据快速恢复。 ECS实例使用本地盘时本地盘故障 检测:应用层检测本地盘运行状态。
通过将安全性与DevOps的自动化流程相结合,DevSecOps可更快地检测和修复安全漏洞,并提高软件开发的效率和质量。 父主题: 安全性支柱
故障全面检测 故障检测是故障管理的前提,检测全面与检测快速都很重要,通常情况下故障检测全比故障检测快重要。 故障检测涉及以下方面: 检测范围:识别并跟踪检测所有组件,有重大影响的故障模式需要重点检测。
可靠性功能 集群HA Kafka实例通过副本冗余方式实现实例容灾,当检测到leader副本故障后,快速完成副本选主,保障Kafka实例持续提供服务。 RabbitMQ集群提供镜像队列,通过镜像在其他节点同步数据。单节点宕机时,仍可通过唯一的访问地址对外提供服务。
OBS桶内数据被误删 检测:NA 恢复:针对OBS桶启用多版本控制,在数据被删除时使用历史版本快速恢复。 父主题: OBS对象存储服务
常见故障模式 CPU /内存/磁盘/带宽使用率过高 检测:通过CES监控CPU /内存/磁盘/带宽使用率。 恢复: 当CPU/内存使用高时,可根据业务情况,手工修改代理规格或增加代理数量以扩展资源。 当磁盘使用率高时,可根据业务情况,修改实例存储空间支持更大存储空间。
常见故障模式 RDS的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/数据库连接数使用率过高 检测:通过CES监控CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/数据库连接数使用率。 恢复: 根据业务情况,手工变更规格以扩展资源。 开启存储空间自动扩容,以便在磁盘容量不足时自动扩容。
告警:应用系统在检测到故障后需要及时告警,并能通过短消息、邮件等方式发送给所有相关人员,确保使相关人第一时间得知故障信息,以便快速组织应急响应。 预测:维护团队需要根据系统运行现状,通过数据分析、机器学习等方式,预测系统的风险情况,提前进行预防和处理。