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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，
缓存性能优化 以下章节我们结合一些具体建议和案例来说明如何针对缓存的使用进行性能优化。 Redis使用规范 如下的规范可以帮助我们在系统运行过程中，尽可能减少遇到redis不稳定或异常的概率， 保证系统的长稳运行。 业务使用规范 原则 原则说明 级别 备注 就近部署业务，避免时延过大
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%
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
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
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
人工智能性能优化 1.训练优化模型性能提升实践 参数调优策略：调整模型flash attention、并行切分策略、micro batch size、重计算策略等参数。 尽可能充分利用显存和算力，通过参数调优，初步优化性能。 性能拆解 参数调优后性能仍然与转商目标有较大的差距，需要考虑进行
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：
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
RES10-03 采用Grid架构 采用Grid架构，可将应用系统内的工作负载的故障影响限制在有限Grid业务单元中。 风险等级 高 关键策略 应用系统采用多个功能相同的Grid业务单元，每个Grid业务单元具备完整业务功能，处理整个业务负载中的一个子集，不涉及与其他Grid业务单元的交互
RES13-06 压力负载测试 通过压力测试，可衡量系统的弹性扩容能力是否能满足业务要求。 风险等级 高 关键策略 参见“RES11-02 压力负载测试”章节。 父主题： RES13 过载保护
双Region方案 采用双Region时，前端以ECS为例，建议方案如下： 类别 实施方案 冗余 ELB、ECS、DCS、Kafka、RDS、DDS等云服务实例均高可用部署。 备份 RDS、DDS数据库自动备份，在数据故障时使用最新备份数据恢复，可以满足可用性目标要求。 容灾 应用跨
可靠性功能 数据备份和恢复 使用CBR云备份服务可对BMS的所有云硬盘（系统盘和数据盘）进行备份，支持基于多云硬盘一致性快照技术的备份服务，并支持利用备份数据恢复裸金属服务器数据，最大限度保障用户数据的安全性和正确性，确保业务安全。详见“备份裸金属服务器”。 集群HA 配合共享云硬盘
可靠性功能 集群HA RDS服务支持HA主备高可用架构，故障秒级自动切换。 数据持久性 RDS数据持久性高达99.9999999%，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
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