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设计原则 以下是常用的性能优化指导原则： 中心化原则：识别支配性工作量负载功能，并使其处理过程最小化，把注意力集中在对性能影响最大的部分进行提升。 本地化原则：选择靠近的活动、功能和结果的资源；避免通过间接的方式去达到目的，导致通信量或者处理量大辐增加，性能大辐下降。 共享资源：
求下部署的典型架构示例。针对每种场景，从以下几个维度进行设计，来达成可用性目标。 类别 应用可用性影响 冗余 应用内组件的高可用能力，在应用内部分节点故障时业务自动恢复能力 备份 应用数据被破坏的情况下的恢复能力 容灾 在Region/AZ/IDC或其他云站点发生灾难的情况下的恢复能力
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
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
试，部署的开发周期较小，使用频繁的小型迭代进行。一个典型的实践是使用微服务和CI/CD实践，微服务架构是一种更为灵活、可扩展和易于维护的架构风格，已经逐渐成为现代应用开发的主流选择。它通过将应用程序拆分为小的、自治的服务，每个服务都负责执行特定的业务功能，可以使用不同的技术栈，由
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
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？
的应用。优化时要考虑的另一个因素是实施更改的工作量。如果测试和验证变更的成本很高，优化的频率应该降低。您应该反方向考虑是否可以通过替身自动化测试和验证能力，从而进一步降低人力成本。 此外，由于成本优化带来可能带来的资源冗余度的下降，故而也应该综合考虑业务的趋势。 比如一个快速增长的业务组织更
(Resilience) 系统从故障中保持在已知运行状态（甚至降级）的能力。在遭遇故障后快速恢复核心功能和数据，且在业务需要的时间窗内恢复到有效运行状态。 可靠性 (Reliability) 产品在规定的条件下和规定的时间内完成规定功能的能力。它的概率度量称为可靠度。 可用性 (Availability)
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
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
Management，简称AOM）是云上应用的一站式立体化运维管理平台，融合云监控、云日志、应用性能、真实用户体验、后台链接数据等多维度可观测性数据源，提供应用资源统一管理、一站式可观测性分析和自动化运维方案，帮助用户及时发现故障，全面掌握应用、资源及业务的实时运行状况，提升企业海量运维的自动化能力和效率。
调整的副本数会改变当前负载占用的调度容量，从而实现调度层的伸缩。 节点弹性伸缩：即资源层弹性，主要是集群的容量规划不能满足集群调度容量时，会通过弹出ECS或CCI等资源的方式进行调度容量的补充。 两个维度的弹性组件与能力可以分开使用，也可以结合在一起使用，并且两者之间可以通过调度层面的容量状态进行解耦。
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
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
考对应组件的调优。本文档重点讨论上述的1，2，3部分的性能调优的内容，并结合MapReduce/Spark的进行调优说明。 批处理业务 批处理主要特点是耗时时间长，消耗的资源比较多，主要的调优和设计推荐如下： 尽量使用ORC File， 配上合适的压缩算法， 主要可选的压缩算法为
重试”。 当BMS由于过载导致网络限制时，可参考“BMS的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS使用率过高”的处理。 BMS实例不可用或运行异常 检测：配置ELB弹性负载均衡器的后端服务器健康检查，以便定期检查后端服务器的运行状态。健康检查应检查关键功能是否能正确响应。 恢复：针
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
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
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