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RES10-02 应用系统多位置部署 通过将应用系统部署在多个位置，可以避免由于一个位置的基础设施故障而导致系统不可用。 风险等级 高 关键策略 将应用系统的数据和资源部署在多个AZ，可避免单个AZ故障影响业务。 对于可用性要求较高的应用系统，可部署在多个Region，避免单个Region故障影响业务。
n主备容灾能力的实施步骤建议如下： 选择另一个Region作为灾备Region，部署一套相同的应用系统，包括工作负载、数据库实例等。 针对应用系统内的关键数据，利用云服务或应用系统自身实现跨Region的数据复制。 若云服务实例支持跨Region容灾，则配置生产站点与灾备Regi
RES04-01 定义应用系统的容灾目标RPO与RTO 在进行容灾设计前，需要根据应用系统的重要性，明确其容灾目标，通常以RPO和RTO指标来定义： RPO：允许的数据丢失量，与数据的周期性复制周期或连续性复制延时相关。 RTO：允许的业务恢复时长，即业务中断时长，与灾备端业务的部署与切换方式相关。
RES13-02 应用系统负载均衡，避免流量不均匀 针对无状态集群业务，通过负载均衡来保证业务均匀分发，可避免部分组件空闲，而部分组件过载而影响业务；同时还可以充分利用系统资源，提高系统性能，改善系统可靠性。 风险等级 高 关键策略 负载均衡分发业务粒度需避免过大，而导致部分组件过载。
通过AOM助力系统运维能力提升，降低运维成本与难度 某平台服务的认证驾驶员用户1000万人，货主用户500万人，集团业务覆盖全国339个主要城市，覆盖线路数量超过11万条，实现了全国多中心运营的架构。 客户痛点： 多云双活场景运维难保障：大规模集群场景，单个云厂商灾备不足以保障业
指标 (KPI)，可能是客户满意度、TTM、平均问题解决时间等等。根据 KPI，识别关键指标和数据源。客户满意度可能是各种指标的组合，例如呼叫等待或响应时间、满意度评分以及提出的问题类型。 父主题： OPS08 度量运营状态和持续改进
来改变系统的处理能力，称之为横向伸缩。 系统设计时一般建议采用横向伸缩。采用横向伸缩时，要求业务与数据解耦，即将系统的业务处理逻辑与数据分离、数据（状态）外置，以实现业务节点（含资源）无状态，按需快速增加或减少，从而实现系统业务处理能力的伸缩。 当节点故障或资源不足时，系统需要自
电子传输及完整设备支持：少量数据丢失，备用数据系统就绪，数据定时传送，备用网络就绪 数小时至2天 数小时至1天 5 实时数据传输及完整设备支持：数据丢失趋于0，备用数据系统就绪，远程数据复制，备用网络就绪 数分钟至2天 0至30分钟 6 数据零丢失和远程集群支持：数据零丢失，自动系统故障切换，远程磁盘镜像，备用网络active
Engineering）是通过故障注入，验证故障快速恢复能力及系统可靠性的实践活动。 风险等级 高 关键策略 通过混沌工程的方法模拟可能出现的故障，进而综合验证系统在不同故障场景下的容错能力、监控能力、应急响应能力、定界定位、快速恢复等确定性恢复能力。 验证高可用设计：业务系统在规划设计阶段进行架构高可用设计、监控设计，在上线前进行生产准备度评审
编码了流经分布式系统的端到端请求流。 风险等级 高 关键策略 当系统出现问题时，需要能够追踪系统中每个组件的行为和交互情况。通过在系统中实现分布式跟踪，可以快速定位问题并进行有效的故障排除。 设计建议 链路跟踪可以通过在系统中添加跟踪标识符来实现。当请求进入系统时，标识符将被添加
RES13-03 过载检测与流量控制 当应用系统发生过载时，可能会导致系统疲于处理请求而无法有效提供服务，因此需要进行过载检测并进行流量控制。 风险等级 高 关键策略 过载控制(也称流控)指系统处于过载时，通过限流、降级、熔断、弹性伸缩等手段，使系统保证部分或者全部额定容量业务成功处理的控制过程；典型过载控制方法定义如下：
实施威胁建模分析 威胁建模是一种系统性的方法，用于识别和评估可能对系统或组织造成威胁的潜在威胁源、攻击路径和攻击手段。通过识别威胁理解系统的安全风险，发现系统设计中的安全问题，制定消减措施，降低系统风险，提升系统安全性和韧性。 风险等级 高 关键策略 以下是系统运行期间的威胁模型： 该模型中涉及的概念如下：
RES06-03 支持亚健康检测 系统内组件有可能完全故障，也有可能处于亚健康状态；亚健康是指系统整体业务未超标，但系统中局部实例业务超标。亚健康更多是个相对概念，相对历史表现的统计，或相对系统整体。因此针对亚健康的检测和判断有所不同。当处于亚健康状态时，系统也需要及时进行隔离或恢复处理，避免对业务造成影响。
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
而控制平面不直接处理业务，因此其故障时不应该影响业务系统。 风险等级 高 关键策略 应用控制平面与数据平面隔离，避免控制系统故障影响业务。 数据平面所在业务系统的故障恢复可不依赖控制平面，避免由于控制平面故障而导致业务系统无法恢复。 父主题： RES10 故障隔离
在公司范围内构建统一的身份管理系统，统一管理私有云和公有云、公有云上多个账号的用户身份。 风险等级 中 关键策略 在公司范围内构建统一身份管理系统，集中存储用户身份信息。 统一身份管理系统与私有云、公有云平台的IAM系统进行身份联邦，统一身份管理系统中的用户身份可以同时访问私有云和公有云平台。
应用韧性是应用系统在运行过程中面对各种异常场景，如基础设施故障（如数据库异常）、外部攻击（如网络DDoS攻击超出预定限额流量）、外部依赖故障（如依赖系统访问超时或不可用）、地域灾难（如大面积停电、洪水）等，仍能提供和维持可接受的服务水平的能力，对系统至关重要。 系统韧性设计主要涉及以下两个方面：
务表现和系统状态，以便在异常状态下尽早干预恢复，或定位改进系统缺陷。 风险等级 中 关键策略 关键指标需要与系统内工作负载的关键性能指标相关，并能确定为系统性能下降的早期警告信号，如系统处理的API数量及成功率，相比CPU利用率、内存利用率等基础指标，能更真实的指示系统性能问题。
性能验收：性能验收测试的运行环境必须是确定的，验证系统在确定的场景条件下是否达到了其宣称的能力规格。 负载测试：是在被测系统上进行负载阶梯加载，直至摸到系统性能极限，一般用来测试系统性能容量或调优。 压力测试：是检查系统处于超负载压力下的性能表现，可以考察系统的流控机制和极限场景下的性能。 长时
可观测性（observability）最初是系统理论中的一个概念，指系统的状态能否被外部观察到和重现。随着云原生、微服务架构的发展，IT系统对可观测性的需求日益增强。业界对可观测性的定义：通常是指基于对复杂系统外部输出的了解，能够了解其内部状态或状况的程度。系统越可观测，定位问题根本原因的过程
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