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OPS08-03 知识管理 风险等级 高 关键策略 日益庞大的数据量和复杂的业务系统，对运维人员的要求越来越高。为了方便运维人员获取知识，学习和解决问题，运维知识管理能力变得必要。运维知识管理应集成丰富的运维知识，可以帮助运维人员快速解决问题，提高工作效率。一般通过运维知识库系统
资源。 收集容量数据 收集容量数据有助于将业务目标转化为技术要求，并且对于预测容量至关重要。为了满足工作负载需求，收集容量数据需要包括系统资源消耗数据以及业务关键数据。 资源消耗数据：包括CPU、内存、磁盘空间、网络带宽等，以便确定系统的瓶颈所在。 业务关键数据：包括用户数量、用
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。 风险等级 高
缩。 中间件层：Redis、Kafka集群跨可用区高可用部署。 数据层：MySQL数据库跨可用区高可用，通过DRS数据复制服务实现跨云的数据库复制与容灾切换。 为了保证数据的可靠性，数据库的数据定期自动备份，在数据丢失时可以快速恢复。 父主题： 跨云场景典型部署架构（99.99%）
需要通过自动化手段快速定位定界发现根因。可以通过应用模型建设三维的拓扑，把架构-空间-时间数据关联起来。这里面的关键是架构模型的建立及分层指标的聚合可视化能力，需要依赖持续的资源治理和数据治理。 相关云服务和工具： 优化顾问 OA 云监控服务 CES 应用运维管理 AOM 父主题：
会影响业务，时间在半分钟内。 数据备份和恢复 DCS支持将当前时间点的实例缓存数据备份并存储到OBS中，以便在缓存实例发生异常后能够从备份数据进行恢复。DCS实例支持定时和手动两种备份方式，定时备份频率以天为单位，最多保存7天，但至少会保留一个数据备份文件；手动备份由用户触发，通
OPS06-03 制定和实施可观测性指标 风险等级 高 关键策略 指标是对时间周期内的测量数据的数值表示。可观测性指标是围绕发现率、定级准确率、定界时长、覆盖率、有效率、 一致率打造可观测能力，将可观测设计规范统一发布，统一设计要求与运维管理要求。 设计建议 整体技术方案会变成标
云服务性能优化介绍 缓存性能优化 消息队列性能优化 Serverless性能优化 数据库性能优化 人工智能性能优化 大数据性能优化 父主题： 性能效率支柱
Server，BMS）是一款兼具弹性云服务器和物理机性能的计算类服务，为企业提供专属的云上物理服务器，为核心数据库、关键应用系统、高性能计算、大数据等业务提供卓越的计算性能以及数据安全。 可靠性功能 常见故障模式 父主题： 云服务可靠性介绍
选择合适的关系型数据库 选择合适的非关系型数据库 PERF04 如何进行性能分析？ 定义性能验收标准 选择合适的测试方式 性能测试步骤 资源性能数据采集 应用性能数据采集 建立性能可观测性体系 PERF05 如何进行性能优化？ 设计优化 通用算法优化 WEB场景资源优化 大数据场景资源优化
如果对于时延较为敏感，请避免创建跨AZ Redis实例。 冷热数据区分 建议将热数据加载到 Redis 中。低频数据可存储在 Mysql或者ElasticSearch中。 建议 Redis将低频数据存入内存中，并不会加速访问，且占用Redis空间。 业务数据分离 避免多个业务共用一个Redis。 强制
资源优化 PERF05-03 WEB场景资源优化 PERF05-04 大数据场景资源优化 父主题： PERF05 性能优化
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profiling，采集性能数据后从更底层的算子、通信、调度和内存等维度将性能进行拆解分析，训练脚本中加入profiling代码。具体步骤：生成profiling数据目录结构；利用att工具，将NPU与竞品之间的数据进行端到端耗时对比分析；Tracing分析。 算子分析
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: 根据性能瓶颈，调整云服务资源的配置，如 CPU 、内存、网络等。 使用缓存: 使用缓存技术，如 CDN 、 Redis 等，提高数据访问速度。
中间件层：Redis、Kafka集群跨可用区高可用部署。 数据层：MySQL数据库跨可用区高可用，通过DRS数据复制服务实现跨Region的双向数据库复制与容灾切换；并支持定期自动数据备份，在数据丢失时能快速恢复。OBS对象存储服务同样支持跨Region的双向复制能力。 为了保证数据的可靠性，RDS for M
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Region之间的复制，如对于RDS数据库实例，需申请DRS实例对主Region与灾备Region的数据库进行实时复
例如： EVS云硬盘、OBS对象存储采用分布式存储，可避免单个硬盘、单个服务器或单个机架等硬件故障的影响。 RDS数据库提供自动数据备份、跨AZ和跨Region的数据复制与切换。 不过，即使应用系统利用云平台能力具有了这些高可用能力，要实现较高的可用性，仍需要构建针对各种偶发故障下的恢复能力，如：
Kafka集群。 数据层：每个可用区各部署一套RDS数据库，通过DRS数据复制服务实现跨AZ的双向数据库复制与容灾切换；并支持定期自动数据备份，在数据丢失时能快速恢复。OBS对象存储跨可用区高可用部署，单个AZ故障对业务没有影响。 为了保证数据的可靠性，RDS数据库的数据定期自动备份。
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，保障核心业务和战略业务方向的支出，不超支，不浪费。 成本分配需匹配业务实质，具体有以下几个原则： 按实际使用者进行分配
团队之间的协作方式，例如规定不同团队的响应时间、服务级别目标（SLO) 或服务等级协议(SLA），同时应该记录团队间沟通信息，确保有足够的数据用于后续的改进。 例如一种运维组织设计是：将运维组织分为一线、二线和三线阶梯型运维支持团队，一线受理客户的服务请求，第一时间将大部分的服务
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