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建立持续改进的团队文化和标准化的运维体系 OPS02 通过CI/CD实现高效的频繁可逆的小规模变更 OPS03 完备的测试验证体系 OPS04 自动化构建和部署流程 OPS05 运维准备和变更管理 OPS06 可观测性体系 OPS07 进行故障分析和管理 OPS08 度量运营状态和持续改进
故障快速恢复 当应用系统采用华为云服务的高可用设计时，在云服务实例发生故障后，云服务能自动检测和恢复；但对于应用系统本身的故障，需要应用系统自身进行检测和快速恢复处理，以保证系统能够正常运行，从而提高系统的可靠性和稳定性。 RES08 依赖减少与降级 RES09 故障重试 RES10
确保日志存储时长满足需求。主机和云服务的日志数据上报至云日志服务（LTS）后，在默认存储事件过期后会被自动删除。因此，需要用户根据业务需求配置存储时长。对于需要长期存储的日志数据，应在 LTS中配置日志转储。 对于大型企业，涉及多账号统一安全管理和运营。集中收集来自多云环境、多账号和多云
在测试脚本中配置变量和参数，以模拟真实场景请求。 包括多用户登录、查询数据或随机化等参数，以模拟不同的用户行为和工作负载响应。 脚本自动化： 脚本自动化，根据反馈、测试结果或更改要求不断优化和更改测试脚本。 考虑优化脚本逻辑、参数化和错误处理，或添加额外的验证和检查点，配置自动化脚本，迭代测试无需更改脚本。
RES10-01 应用控制平面与数据平面隔离 RES10-02 应用系统多位置部署 RES10-03 采用Grid架构 RES10-04 健康检查与自动隔离 父主题： 故障快速恢复
关系型数据库的选择建议： 场景一：基于兼容性原则 考虑平滑上云，上云前系统中数据库的选型已经过业务实践的检验，建议选取生态相同的关系型数据库服务进行平替，避免出现数据库层与应用层不兼容或数据库切换对业务架构中其他组件产生负面影响。 场景二：基于场景评估 如果是在云上新建业务系统或基
PERF03-08 选择合适的RocketMQ 风险等级 中 关键策略 RocketMQ服务提供了多个维度定义规格，如资源规格、代理个数、存储容量、单个代理TPS、单个代理Topic数上限、单个代理消费组数上限等，建议根据不同版本涉及的具体规格情况选择合适的RocketMQ服务。
预案的准确性。 演练结束后需要对恢复过程进行回溯，并优化应急预案。 相关云服务和工具 云运维中心 COC：支持混沌演练，为用户提供一站式的自动化演练能力，覆盖从风险识别、应急预案管理、故障注入到复盘改进的端到端的演练流程。 父主题： RES12 应急恢复处理
性云服务器移出伸缩组。 以上两种健康检查方式，检查的结果均是将异常的云服务器从伸缩组中移除。详见“弹性伸缩健康检查”。 跨AZ容灾 AS支持后端服务器多AZ部署，当某个AZ出现故障时，AS可自动将云服务器创建到其他AZ，以快速恢复业务。 当选择多AZ部署时，可配置“多可用区扩展策略”为“均衡分布”或“选择优先”：
PERF03-09 选择合适的RabbitMQ 风险等级 中 关键策略 版本选择：RabbitMQ服务版本随时间更迭，选择版本时需注意查看不同版本状态与区分，详情可参考官方公告。 规格选择：RabbitMQ服务提供了不同规格实例可供选择，建议按照业务需求对比，选择合适的规格型号，具体实例规格请参考官方文档。
PERF03-07 选择合适的Kafka 风险等级 中 关键策略 根据生产流量、消费流量、老化时间、副本数等指标，计算业务所需的规格，选择合适的Kafka规格。 规格测算： 性能容量维度所需最小节点数 = max（（存储带宽需求 / 单节点存储带宽），（网络带宽需求 / 单节点网络基准带宽））
通过配置数据事前备份与恢复设计，确保在出现配置错误时能够快速恢复到正确的配置数据状态。 风险等级 高 关键策略 进行全量数据备份，以防变更过程中数据被破坏，影响业务。 异常回滚时，可使用备份数据进行恢复。 父主题： RES14 配置防差错
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；在一个Grid业务单元发生故
有效降低恶意活动对于数据的威胁程度。当系统出现错误或安全事件时，通过执行彻底地跟踪、告警和分析，可以较快地确定导致威胁的原因。 风险等级 中 关键策略 采集各类安全服务的告警事件，并进行大数据关联、检索、排序，全面评估安全运营态势。 生成定期的安全状态报告，总结安全态势，包括发现的问题、采取的行动和改进措施。
Spark性能优化 概述 Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下，数据处理过程中的数据可以存储在内存中，提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去
COST07-04 合理降配低负载资源或升配高负载资源 风险等级 中 关键策略 根据工作负载和资源特征选择合适的资源大小或类型。您可通过持续监控资源利用率，发现资源的利用率低于/高于阈值，选择降配或者升配资源来优化成本。 父主题： COST07 管理和优化资源
PERF03-06 选择合适的消息队列 风险等级 中 关键策略 三种不同版分布式消息服务的适用场景如下： Kafka：兼容开源Kafka，适用构建实时数据管道、流式数据处理、第三方解耦、流量削峰去谷等场景，有大规模、高可靠、高并发访问、可扩展且完全托管的特点。 RocketMQ：
PERF05-04 大数据场景资源优化 风险等级 中 关键策略 在大数据场景下，可以通过优化资源的使用和分配，提高系统的性能和效率。以下是一些常见的大数据场景资源优化方法： 分布式存储：使用分布式存储系统，如Hadoop HDFS、Apache Cassandra等，将数据分散存
性与场景评估两个原则： 场景一：基于兼容性原则 考虑平滑上云，上云前系统中数据库的选型已经过业务实践的检验，建议选取生态相同的关系型数据库服务进行平替，避免出现数据库层与应用层不兼容或数据库切换对业务架构中其他组件产生负面影响。 场景二：基于场景评估 如果是在云上新建业务系统或基
PERF05-03 WEB场景资源优化 风险等级 中 关键策略 对于已经配置好的资源，可以通过优化来提高性能。例如，优化操作系统的设置、调整网络带宽、优化数据库查询等。 云服务资源性能优化步骤包括: 识别性能瓶颈: 通过监控和分析云服务资源使用情况，找出性能瓶颈。 优化资源配置:
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