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、硬件规格等要保持与生产环境基本一致。 性能测试环境配置通常要考虑以下因素： 系统组网与架构：系统组网方式如主备、集群、分布式等组网，系统架构分析服务间依赖关系，确定周边依赖服务。 硬件规格：所需服务器的数量、规格以及硬件配置，包括 CPU 主频/核数、内存容量、磁盘类型与容量、存储池类型与容量，网卡带宽等。
磁盘容量使用率 统计Rabbitmq节点虚拟机的磁盘容量使用率。 rabbitmq_cpu_usage CPU使用率 统计Rabbitmq节点虚拟机的CPU使用率。 rabbitmq_memory_usage 内存使用率 统计Rabbitmq节点虚拟机的内存使用率。 rabbitmq_cpu_core_load
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。 CCE节点的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/GPU/GPU缓存使用率过高 检测：通过AOM监控
权访问或意外泄露，也能保持机密性。 风险等级 高 关键策略 启用默认加密。对云硬盘 EVS、关系数据库 RDS、对象存储服务 OBS、弹性文件服务 SFS等云服务配置默认加密，以自动加密存储的数据。启用RDS、DWS等数据库的加密，可降低拖库、数据泄露带来的安全风险。 针对敏感数
影响，则不需要进行备份。 风险等级 高 关键策略 识别应用系统中的所有数据。数据可以存储在多种资源中，如ECS/BMS中的卷、RDS/DDS等数据库、SFS文件系统、OBS对象存储等。 根据重要性对数据进行分类。应用系统内的不同数据具有不同的重要程度，对备份的要求也不同；如对一些
针对Landing Zone搭建的云上多账号环境，利用IAM身份中心集中管理多个账号的用户身份，并集中为这些用户配置能够访问多个账号下云资源的权限，无需在每个账号的IAM系统分别创建IAM用户并配置权限，简化多账号环境下身份权限管理的工作量。 统一身份管理系统与IAM身份中心建立身份联邦，这样无
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
关键策略 对于已经配置好的资源，可以通过优化来提高性能。例如，优化操作系统的设置、调整网络带宽、优化数据库查询等。 云服务资源性能优化步骤包括: 识别性能瓶颈: 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。
9999999%，保证数据安全可靠，保护业务免受故障影响。 数据备份和恢复 RDS支持每天自动备份数据，备份都是以压缩包的形式自动存储在对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）。备份文件保留732天，支持一键式恢复。用户可以设置自动备份的周期，还可以根据自身业务特点随时发起备份，选择备份周期、修改备份策略。
开发人员必须定期设置、更新和维护基础设施，以开发、测试和部署应用程序。 手动管理基础设施既耗时又容易出错，尤其是在大规模管理应用程序时。 风险等级 高 关键策略 使用声明式工具：与命令式工具相比，声明式工具是部署和管理 IaC 的更好的整体选择。声明性工具对其定义文件使用更简单的语法，仅定义部署完成后所需的环境状态
PERF06-03 自动告警 风险等级 中 关键策略 通过在云监控平台配置对应的告警策略，可以及时了解资源风险，以便做出对应调整和策略。 相关云服务和工具： 优化顾问 OA 云监控服务 CES 父主题： 性能看护
资源编排服务(RFS) 资源编排服务是完全支持业界事实标准Terraform（HCL + Provider）的新一代云服务资源终态编排引擎，在应用编排服务(AOS)基础上实现了生态、体验、特性的全新升级；资源编排服务基于业界开放生态HCL语法模板，实现云服务资源的自动化批量构建，
采用持续部署模型 当部署出问题时，通过使用持续部署模型来实现尽早发现问题，减少对最终用户的影响。 金丝雀部署是持续部署的常见模型，通过一小群内部或外部用户首先部署新功能，当新版本没有问题后，陆续部署到更大的组，直到所有用户群体都运行新版本。 另一种常见的部署模型是蓝绿部署，通过部
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。 数据备份和恢复 DCS支持将当前时间点的实例缓存数据备份并存储到OBS中，以便在缓存实例发生异常
ython的tensor对象关联一个C++的tensor对象，Python的tensor对象的消失会触发C++的tensor对象析构释放内存。一个在C++环境里创建的tensor对象可以返回成一个Python的tensor对象。 C++的tensor对象分为两部分：一部分是vie
储事件过期后会被自动删除。因此，需要用户根据业务需求配置存储时长。对于需要长期存储的日志数据，应在 LTS中配置日志转储。 对于大型企业，涉及多账号统一安全管理和运营。集中收集来自多云环境、多账号和多云服务产品的日志、告警、配置、策略和资产数据等，提高安全运营和运维效率，实现企业
SEC02-03 网络访问权限最小化 确保只有必要的人员或组件可以访问特定的网络资源。 风险等级 高 关键策略 通过配置安全组和网络访问控制列表（ACL），控制进出云资源的网络流量，确保只有授权的流量能够访问特定的服务和端口。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。
钉钉/HTTP多渠道通知。 一站式日志加工：200＋函数、一站式日志规整、富化、脱敏、过滤、分裂加工平台。 日志数据服务间集成：日志转储OBS/DWS/DIS/DLI/DMS，助力用户快速构建水平解决方案。 父主题： 卓越运营云服务介绍
户推荐业务，存储容量缓慢线性增加，计算突发需求大，峰值计算资源消耗是低谷时几十倍，无法弹性使用计算资源。使用对象存储代替HDFS/本地盘，计算存储分离，多种计算组件独立部署，计算和存储各自按需使用，避免绑定性浪费，结构化降本30%。 父主题： COST08 进行架构优化
PERF06-01 分层看护 风险等级 高 关键策略 基于业务的部署架构，一般可以从最底层的硬件基础设施到最上层的应用分成5层资源，云上服务可以只需要关注虚拟网络、实例、应用三层。结合每一层资源的特征指标进行分层建模，分别设置不同梯度的性能看护指标。通常按照指标劣化程度可以设计成
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