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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。其中每多一个冗余
金融类核心应用典型部署架构(99.999%) 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,
PERF03-11 选择合适的非关系型数据库 风险等级 中 关键策略 华为云数据库提供了DDS、GeminiDB两种非关系型数据库服务。 DDS:文档数据库服务(Document Database Service)完全兼容MongoDB协议,提供安全、高可用、高可靠、弹性伸缩和易用的数据库服务
信息管理类应用典型部署架构(99.95%) 信息管理类应用通常用于内部操作,且在故障时只会对内部员工造成影响,可以承受一定的恢复时间和恢复点,其可用性目标通常要求达到99.95%,即每年故障时长可以为4.38小时。 假定故障中断与变更中断的时长分别如下: 故障中断:假定每年故障中断
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
RTO与RPO 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
内部工具或公测类应用典型部署架构(99%) 内部工具类应用通常用于内部操作,且在故障时只会对内部员工造成影响,不可用时只会带来不方便,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%
内部知识管理类应用典型部署架构(99.9%) 内部知识管理类应用通常用于内部操作,且在故障时只会对内部员工造成影响,可以承受较长的恢复时间和恢复点,其可用性目标通常要求达到99.9%,即每年中断时间可以为8.76小时。 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
应用运维管理(AOM2.0) 应用运维管理(Application Operations 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
可靠性功能 集群HA CCE集群支持3个Master节点高可用部署,确保集群的可靠性。 数据备份和恢复 为满足数据持久化的需求,CCE支持将云硬盘(EVS)创建的存储卷挂载到容器的某一路径下;CCE通过云硬盘EVS服务提供针对云硬盘的快照功能,当数据丢失时,可通过快照将数据完整的恢复到快照时间点
RES13-04 支持主动扩容 当由于计划性活动而导致资源需求增加时,需要支持主动扩容,避免由于资源不足而导致业务受影响。 风险等级 高 关键策略 当发现应用系统业务需要更多资源时,可主动扩展资源以满足需求,而避免影响可用性。典型场景如产品促销前预测会有突发大流量,则可手工进行扩容处理
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CCE
可靠性功能 负载均衡 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
可用度及SLO 可用性目标用于衡量应用系统的运行时间和停机时间,其表现形式为应用系统正常运行的时间占总时间(通常是一个月或一年)的百分比(如99.9%),即: 可用度 = 可用时间 / 总时间 * 100% 常见的简单表达方式用“9”的数量或“9”的数量加“5”表示,如“三个9”表示
软件开发生产线(CodeArts) 软件开发生产线(CodeArts)是一站式、全流程、安全可信的DevSecOps平台,开箱即用,内置华为多年研发最佳实践,助力效能倍增和数字化转型。 CodeArts由以下几个主要服务构成: 需求管理:提供需求管理与团队协作服务,内置多种开箱即用的场景化需求模型和对象类型
COST03-01 制定成本分摊原则 风险等级 高 关键策略 成本分配支撑企业将成本分配到各业务团队中,使得各业务团队的成本清晰可见。这也是上文中明确的团队责任的基础。 根据清晰的成本,业务部门可准确定价,并平衡成本、稳定性和性能,经济高效的提供领先方案。企业管理者基于数据决策各业务的云开支
SEC04-01 对网络划分区域 网络的分区是将网络划分为多个部分,以隔离不同敏感性要求的网络流量和资源,从而增加网络的安全性。 风险等级 高 关键策略 通过网络分区,可以实现以下目的: 隔离敏感数据:将敏感数据和应用程序隔离在独立的网络分区中,以减少未经授权访问的风险。 可扩展性
HIVE优化 概述 Hive架构 Hive提供了Hadoop的SQL能力,主要参考标准的SQL,Hive进行了部分的修改,形成了自己的特有的SQL语法HQL(Hive SQL),更加适合于Hadoop的分布式体系,该SQL目前是Hadoop体系的事实标准。 Hive调优 用户输入HQL
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
常见故障模式 BMS的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS使用率过高 检测:通过CES监控CPU/内存/磁盘容量/磁盘IOPS使用率 恢复: 根据业务情况,更换规格更高的BMS实例或增加BMS实例进行负荷分担。 应用层进行过载保护,保障优先业务的运行。 连接后端BMS失败 检测: