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环境提供了弹性计算和存储资源,可以根据工作负载的需求自动调整容量。确保任务调度平台能够快速处理增加的任务负载,并支持水平扩展以满足业务需求。 高可用性和容错性:确保在云上部署的任务调度平台具备高可用性和容错性。采用冗余设计和自动故障恢复机制,以确保系统的持续可用性。例如,使用多个
试。 编写和维护自动化测试脚本。 编写测试报告和文档。 有扎实的测试理论基础,熟悉软件测试理论、方法和流程等。 具备丰富的测试经验,熟悉各种测试类型,如功能测试、性能测试、安全测试和可靠性测试等。 熟悉主流的云平台及云服务。 熟练使用自动化测试工具,能够编写自动化测试脚本。 能够与周边团队有效沟通和协作。
的稳定运行,降低运营风险。 高可用架构:云服务商提供多地域、多可用区的部署模式,支持跨地域的容灾备份,提升业务系统的可靠性。 自动故障转移:云平台具备自动检测和故障转移机制,当发生硬件或软件故障时,能够迅速恢复业务运行,减少停机时间。 安全防护能力:云服务商在安全防护方面有很深的
精通主流的云平台及云服务,并具备相关的认证资质。 熟悉各种迁移工具和技术,例如数据迁移工具、容器化技术、自动化部署工具等。 熟悉各种操作系统和应用软件。 具备扎实的脚本编写能力(例如Shell、Python等),能够实现自动化操作。 具备良好的沟通和团队协作能力。 IT部门或者外包给云实施专业服务提供商
leader的正常选主。 Kafka-Broker数据节点高可用:Kafka-Broker节点3AZ分布(2+2+1)。Topic副本至少设置3副本,设置unclean.leader.election.enable参数为true,在3AZ其中任意一个AZ整体宕机情况,确保集群始终最少有一份副本。
快速变化的安全环境。为提升安全运营效率,企业需要引入先进的安全运营中心(SOC),利用大数据分析、机器学习等技术,实现告警的自动关联和优先级排序。通过自动化响应工具,加快事件处理速度。建立标准化的流程和协同机制,提高跨部门的响应效率。同时,加强对安全人员的培训,提高其分析和决策能力。
应用层先做读写分离改造,然后停止写服务,读不停 应用层修改代码,拆分读写服务 应用层服务没有读写分离的场景 复杂 大 中间件层/数据层直接回收写权限 中间件层/数据层设置业务账号只读,收回写权限 直接回收写权限,业务系统会报错,需要做相关轻微改造处理这些报错 简单 轻微改造 网关拦截 服务网关(Gateke
日志系统检查 运维相关 - 是 - - - Runbook操作步骤参考 此外,还可能包含的项,例如:实际开始时间、实际结束时间、实际耗时等条目。 表2设置样例,具体表格内容请参考实际业务情况后填写。 表2 Runbook操作步骤参考样例 序号 任务 步骤顺序 子任务 步骤 详细操作指导 决策
编写安全运维脚本,提升安全运营效率。 熟练使用云平台的安全运营服务和各种安全监控工具。 掌握威胁检测技术、漏洞扫描工具和补丁管理流程。 熟悉日志分析工具和自动化脚本语言(如Python、Shell)。 了解云平台的安全配置(如安全组、防火墙规则)。 具备快速响应和处理安全事件的能力。 IT部门 父主题:
根据不同场景选择不同的解决方法,并且结合多种方法,这样可以更容易地找到一种与需求符合的方法; 不断迭代的方法,使用数据驱动来优化资源类型和配置选项的选择; 性能度量 设置性能度量和监控指标,以捕获关键的性能指标; 使用可视化技术呈现性指标和性能问题(如:异常状态、低利用率等); 性能监测 确定监控范围、度量和阈值;
ess(无服务器)架构等技术,将应用拆分为能独立快速发布的不同模块,使开发运维人员能聚焦于应用和创新工作。 开发运维现代化,提升运维过程的自动化与安全性。通过建设以DevSecOps 为代表的开发运维安全一体化能力,让发布跟上开发的速度,让安全内置在开发运维中。 治理运营现代化,
洞见和决策支持。 任务调度: 大数据平台通常需要处理复杂的数据作业。任务调度系统(如Azkaban等)用于管理和调度各种数据处理作业,可以设置作业的依赖关系、调度频率、重试策略等,以确保作业的顺利执行和任务的准时完成。 数据应用: 大数据平台的最终目的是为业务提供有价值的数据应用
参与制定云化转型团队的KPI,监督KPI达成情况。 运维主管 提高运维效率,减少故障和停机时间。 实现运维自动化,降低人力成本。 提升系统的可用性和可靠性,支持业务连续性。 基于云平台的特点制定云运维流程和标准。 推广云运维工具的使用,实现自动化和智能化。 培训运维团队,提升云运维技能。 应用架构师 优化应用架构,提升系统性能、可扩展性和可靠性。
依据切换方案,将正向切换步骤细化到文档中,需要考虑到以下几个方面: 停服之前需挂停服公告,充分考虑用户感知。 停服操作需考虑系统的可用性机制,部分系统检测到应用停止会有自动拉起功能,所以需先关闭可用性机制,防止出现应用一直无法停止的风险。 数据库切换时需要考虑数据一致性问题,要想切换前后数据一致,必须源端的数
入,云化技术方案的设计可能无法满足业务场景,迁移过程也会因缺乏应用团队的配合而变得困难重重。更重要的是,应用团队的缺席会阻碍DevOps和自动化的推进,限制创新,最终导致云化转型无法带来预期的业务价值。 缺乏云治理专家:云治理专家如同云环境的“管家”,他们的缺失会导致云资源的使用
组织的资源和能力现状,确保目标是可实现的。通过上述云化成熟度评估,您正好能够掌握组织当前的能力现状和差距,可以有针对性地制定云化目标,避免设置过高或过低的目标。 为了制定可衡量的云化目标,需要针对云化驱动力设计合理的量化指标,方便组织的管理层进行跟踪和评估云化转型的实际效果。我们针对上述各种驱动力设计了以下量化指标。