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更多参考文档 确定性运维白皮书 父主题： 卓越运营支柱
问题和检查项 企业在进行应用韧性设计的过程中，推荐使用如下问题寻找自身可以改进的点，并参考检查项/最佳实践进行改进，以下所有检查项，也是最佳实践建议，将在下一章节进行详细描述。 问题 检查项/最佳实践 RES01 您如何使用冗余技术确保应用系统的高可用？ 应用组件高可用部署 应用组件多位置部署
最小化身份：尽可能减少非必要的系统管理员，定时清理过期的身份。 最小化权限：给予用户或实体最小必要权限来执行其工作，以降低潜在的安全风险。 最小化暴露面：对不同的访问区域和访问对象，仅暴露最小的服务端点和最少的服务应用接口。 最小化凭证：尽量消除对长期的、静态凭证的依赖。 数据安全保护原则（Data Security）
如何设计出高性能的架构是一个普遍性的问题。作为基本的质量属性，性能的重要性和性能失败后果的严重性是毋庸置疑的，实际上公司内外都有很多性能失败的例子。本文试图为性能设计、性能优化提供一些技术方法和手段，这些方法手段可以用于系统的软件性能工程建设，也可用于指导性能调整和优化。 早期的设计决策
规划标准化的运维组织 3. 规划标准化的运维流程与运维工具 OPS02 您是否通过CI/CD实现高效的频繁可逆的小规模变更？ 1. 进行需求管理与迭代开发 2. 关联源代码版本和部署的应用版本，使用代码质量最佳实践 OPS03 你是否有完备的测试验证体系？ 1. 推行开发者测试 2
1. 分析业务趋势和优化收益 2. 建立可以量化的优化目标 3. 定期回顾和审核 COST06 您是否使用考虑了不同的计费模式优化成本？ 1. 了解云上不同计费模式的特点 2. 为工作负载选择合适的计费模式 3. 跟踪并监控权益商品的使用情况 COST07 您是否管理了和优化了资源使用情况？
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确后，可参
概述 本章节介绍常用云服务的可靠性功能与故障模式，以便应用系统能充分利用云服务提供的可靠性能力，提升应用系统的可靠性，并能针对云服务的常见故障模式，进行故障恢复处理，以便最大限度减少故障，并能从故障中恢复。 父主题： 云服务可靠性介绍
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，帮助用户高效、安全、一致创建、管理和升级云服务
力。通过云监控服务和云日志服务的结合，用户可以针对日志内容进行监控统计、设置告警规则等操作，降低用户监控日志的运维成本，简化用户使用监控日志的流程。 事件监控：事件监控提供了事件类型数据上报、查询和告警的功能。方便您将业务中的各类重要事件或对云资源的操作事件收集到云监控服务，并在事件发生时进行告警。
云日志服务(LTS) 云日志服务（Log Tank Service，简称LTS）是高性能、低成本、功能丰富、高可靠的日志平台，提供全栈日志采集、百亿日志秒搜、PB级存储、日志加工、可视化图表、告警和转储等功能，满足应用运维、等保合规和运营分析等应用场景需求。 云日志服务提供多种接
数据持久度 数据持久度是指数据不丢失的概率，即存储在预计周期内不出现数据丢失的概率，可以用于度量一个存储系统的可靠性。其只表示数据是否丢失的概率，不体现数据丢失多少；数据持久度的预计周期，一般按一年进行预计。 影响存储数据持久度的主要因子有：冗余数、磁盘失效率与数据修复时间。其中
金融类核心应用通常比较重要，要求非常短的恢复时间和数据丢失量，其可用性目标通常要求达到99.999%，即每年故障时间可以为5.26分钟。 假定故障中断与变更中断的时长分别如下： 故障中断：由于要求的故障中断时间很短，要求尽可能自动恢复，没有手动触发的恢复，假定每年故障中断4次，每次自
灾难场景通常采用RTO和RPO目标定义： 恢复时间目标RTO：指灾难发生后应用不可用的最长时间。RTO决定了应用容灾整体架构，是采用数据备份，还是冷备、温备、热备。 恢复点目标RPO：指灾难发生后应用数据丢失的最大时间。RPO决定了数据备份频率或复制方式，是在线备份还是离线备份，是同步复制还是异步复制。
不方便，可以承受长时间的恢复时间和恢复点；公测类应用用于面向客户的实验性的工作负载，在必要时可以隐藏其功能；针对这些应用，其可用性目标通常要求不高，可达到99%，即每年中断时间可以为3.65天。 导致业务中断的时间包含故障中断时间及由于升级配置维护等导致的中断时间，假定分别中断时间如下：
配合弹性负载均衡ELB服务，可以对弹性伸缩组创建的弹性云服务器进行负载均衡。 健康检查 健康检查会将异常的实例从伸缩组中移除，伸缩组会重新创建新的实例以维持伸缩组的期望实例数和当前实例数保持一致，伸缩组的健康检查方式主要包括以下两种。 云服务器健康检查：是指对云服务器的运行状态进行检查，如关机、删除
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CCE节点的CPU
建议 由于大括号“{}”为Redis的hash tag语义，如果使用的是集群实例，Key名称需要正确地使用大括号避免分片不均的情况。 Value相关规范 设计合理的Value大小。 设计合理的Key中Value的大小，推荐小于10 KB。 建议 过大的Value会引发分片不均、热点K
多活高可用(MAS)的混沌工程（ChaosEngineering）是一种通过主动注入故障识别并修复系统未知隐患的工程实践。MAS-CAST混沌工程服务提供丰富的故障模式库，通过混沌实验编排攻击目标、攻击策略进行故障注入，支持添加背景流量和资源监控，同时在故障注入能力的基础上，通过体系化的流程和
请内存的地方，均表现为一个tensor的申请释放）。 tensor的生命周期使用类似智能指针的引用计数方式来管理，且打通了Python与C++的通道，即：一个Python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tens
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