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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
COST08-03 存算分离 风险等级 中 关键策略 传统大数据方案计算和存储融合部署，扩容磁盘时必须扩容计算节点，在实际使用时产生浪费。存算分离是一种数据处理技术，它将数据存储和数据处理（计算）分开，使得存储和计算可以独立地进行优化和扩展，这种技术提高数据处理的效率、降低成本并满足大规模数据存储和分析的需求。
RES13-06 压力负载测试 通过压力测试，可衡量系统的弹性扩容能力是否能满足业务要求。 风险等级 高 关键策略 参见“RES11-02 压力负载测试”章节。 父主题： RES13 过载保护
双Region方案 采用双Region时，前端以ECS为例，建议方案如下： 类别 实施方案 冗余 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
应用管理与运维平台(ServiceStage) 应用管理与运维平台（ServiceStage）是面向企业的应用管理与运维平台，提供应用发布、部署、监控与运维等一站式解决方案。支持Java、Php、Python、Node.js、Docker、Tomcat技术栈。支持Apache ServiceComb
OPS06-05 实施依赖项遥测 风险等级 高 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
RES12-02 制定应急预案 针对常见问题现象，提供标准化的应急恢复指导，以便在出现问题后，可以有序的完成恢复操作，避免操作失误。 风险等级 高 关键策略 需要覆盖常用典型场景。 应急恢复需要有标准的操作流程和动作，确保在事件发生时，相关干系人都能够明确自身职责和所需要采取的措施。
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
COST08-02 云原生架构改造 风险等级 中 关键策略 基于云原生架构改造，主要是应用容器化和微服务化的改造，从而发挥云原生的优势，如：自动弹性扩缩容等，容器技术可以提高资源利用率，避免闲置资源，从而降低计算成本，应用微服务化可以降低运维复杂度，从而降低运维成本。 广告电商等
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。
RES11-01 混沌测试 混沌工程（Chaos Engineering）是通过故障注入的方式，触发或模拟实际故障，验证系统的稳定性和容错保护能力。 风险等级 高 关键策略 在真实环境中测试。 作为CI/CD管道的一部分例行执行。 主动注入故障，以便在问题发生前提前发现并解决问题。
RES12-05 应急恢复回溯 在业务进行应急恢复处理后，需要对事件进行回溯并进行优化，以避免故障的再次发生。 风险等级 高 关键策略 对问题进行定位和修复，优化产品能力，减少同类事件的发生。 针对应急恢复过程进行总结，优化恢复过程。 父主题： RES12 应急恢复处理
RES07-02 日志统计监控 应用系统需要收集日志，在必要时对日志进行统计分析，设置告警规则触发告警，统计分析的内容可以是统计一定时间段内某些关键字出现的次数。 风险等级 中 关键策略 日志关键字与出现次数阈值需要合理设置，以免监控信息不正确。 日志信息（如关键字或出现频率）发生变化时，需要及时更新告警规则。
PERF02-01 定义性能目标 风险等级 中 关键策略 建立性能目标是实现工作负载性能效率的重要步骤。性能目标定义了工作负载所需的性能级别，并帮助衡量实现这些目标的有效性。性能目标提供了衡量和比较工作负载效率的基准。此基准可帮助你突出显示改进领域。这些目标还使任务与组织的目标保
OPS06-01 建立可观测性体系 可观测性（observability）最初是系统理论中的一个概念，指系统的状态能否被外部观察到和重现。随着云原生、微服务架构的发展，IT系统对可观测性的需求日益增强。业界对可观测性的定义：通常是指基于对复杂系统外部输出的了解，能够了解其内部状态
RES01-02 应用组件多位置部署 应用组件需要部署在多个数据中心，以避免单个数据中心故障而导致业务中断。 风险等级 高 关键策略 可根据不同需求，将应用的数据和资源部署在多个位置： 应用多AZ部署：应用应尽可能部署在多个可用区，避免由于单个可用区故障而导致所有业务中断。 应用
RES10-02 应用系统多位置部署 通过将应用系统部署在多个位置，可以避免由于一个位置的基础设施故障而导致系统不可用。 风险等级 高 关键策略 将应用系统的数据和资源部署在多个AZ，可避免单个AZ故障影响业务。 对于可用性要求较高的应用系统，可部署在多个Region，避免单个Region故障影响业务。
RES11-03 长稳测试 基于用户使用场景构建业务模型，自动化构建覆盖系统容量规格70%的业务量，持续7*24小时进行长时间负载测试以评估系统稳定性。 风险等级 高 关键策略 模拟各种业务场景进行测试。 持续自动测试。 测试结果发生偏差时自动告警，以便及时定位和处理。 父主题：
RES12-01 组建应急恢复团队 为了应对紧急故障场景，需要组建应急恢复团队，明确责任人，并进行培训。 风险等级 高 关键策略 组建应急恢复团队：其中包括应急恢复主席及所有组件及关键依赖项的恢复责任人。 应急恢复主席：在出现问题后及时组织应急恢复团队进行快速恢复处理。 组件或关
Flink性能优化 概述 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pi
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