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基础设施即代码 基础设施即代码（IaC）是指使用代码而不是手动流程来管控基础设施的能力。 应用程序环境都需要许多基础设施组件，例如操作系统、数据库连接和存储。 开发人员必须定期设置、更新和维护基础设施，以开发、测试和部署应用程序。 手动管理基础设施既耗时又容易出错，尤其是在大规模管理应用程序时。
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。 从可用性保证出发，结合有效性和简化，建议应用系统至少从业务状态、服务状态、资源状态三个层
选择合适规格的RabbitMQ 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
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
中间件层：Redis、Kafka集群跨可用区高可用部署。 数据层：MySQL数据库高可用，通过DRS数据复制服务实现跨云的数据库复制与容灾切换；并可定期自动备份数据，在数据丢失时快速恢复业务。OBS对象存储服务同样支持跨Region复制能力。 为了保证数据的可靠性，RDS数据库的数据定期自动备份到OBS，在数据丢失时可以快速恢复。
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承载，运维人员可以轻松地查找和获取各种运维知识，包括网络配置、服务器管理、数据库维护等方面的知识。下面将介绍运维知识库系统的五个主要功能和优势。 丰富的知识资源：运维知识库系统收集整理了大量的运维知识和经验，涵盖了各个
RES04-03 容灾恢复过程自动化 由于容灾恢复场景涉及容灾站点的业务恢复、数据库的主备切换、业务到容灾站点的流量切换等，恢复过程比较复杂，因此需要提供容灾管理功能，实现容灾状态及RPO监控，以及灾难场景下的一键式自动切换，减少人工干预。 风险等级 高 关键策略 实时监控容灾状态，了解容灾运行状态。
使用缓存技术，如 CDN 、 Redis 等，提高数据访问速度。 代码优化: 对云服务资源使用的代码进行优化，提高代码执行效率。 数据库优化: 对云服务资源使用的数据库进行优化，如索引优化、查询优化等。 负载均衡: 使用负载均衡技术，将请求分发到多个云服务资源，提高系统的处理能力。 监控和调整:
深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务（如大型数据库、大数据分析、大规模文件存储、编译构建等场景）可能会比较消耗存储的带宽。 根据业务的特征选择合适的虚拟机
在此基础上突出了性能指标，通过收集和分析性能数据，可以识别系统瓶颈、优化资源分配等，找到性能优化方向。 性能监控对象：服务器、操作系统、数据库、应用程序、网络设备、云服务。 常见性能指标：包括资源CPU、内存，硬盘等，及程序的响应时间、吞吐量、并发数等。 父主题： 建立性能可观测性体系
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。 父主题： 电商类应用典型部署架构（99
不可把Redis作为数据库使用。 强制 失效时间并非越长越好，需要根据业务性质进行设置。 防止缓存击穿 推荐搭配本地缓存使用Redis，对于热点数据建立本地缓存。本地缓存数据使用异步方式进行刷新。 建议 - 防止缓存穿透 非关键路径透传数据库，建议对访问数据库进行限流。 建议 -
生的一切，包括成功的操作、错误的操作、警告信息等等。因此，日志记录是可观测性设计中最基本的需求之一。通过将事件和错误信息记录到日志文件或数据库中，可以方便地进行故障排除和问题诊断。但是，仅仅记录日志并不足够，还需要对日志进行有效的管理和分析。如果日志太多，将会成为一个负担，因为它
查看性能指标：查看性能测试期间收集的性能指标，例如响应时间、吞吐量、错误率、CPU 和内存利用率以及网络使用等。分析这些指标以了解服务的整体性能。 确定性能瓶颈：评估性能指标，以确定哪些性能指标是该场景测试的瓶颈点。评估包括高响应时间、资源使用、数据库问题、网络延迟和扩容限制等。确定服务场景的瓶颈点，有助于服务的优化改进与扩缩容处理。
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profiling，采集性能数据
OPS06-05 实施依赖项遥测 风险等级 高 关键策略 依赖项遥测可以监控工作负载所依赖的外部服务和组件的运行状况及性能。提供有关与 DNS、数据库或第三方 API 等依赖项相关的可访问性、超时及其他关键事件的高价值指标采集。当对应用程序进行检测，以发布有关这些依赖项的指标、日志和跟踪
SEC01-03 梳理资产清单 梳理工作负载涉及的服务器、IP地址、域名、数据库、证书等全量云资源的资产清单，给资源打上标签，从而在出现安全事件时，能快速定位到有安全风险的资源。 风险等级 高 关键策略 设计态与运行态一致性：对照设计态的架构图、架构文档实施云服务资源。工作负载运行时的架构始终保持与设计态一致。
信息管理类应用典型架构为前端无状态应用层+后端数据库，其中前端无状态应用可采用ECS或CCE（以CCE为例），通过ELB负载均衡；后端数据库基于不同业务类型可采用不同数据库，通常采用GaussDB提供更高性能与可靠性；基于业务需要，通常还会使用DCS、Kafka等中间件及DDS文档数据库；为满足对应的可用性目标，建议方案如下：
数据安全中心DSC：用户可以通过DSC的预置脱敏规则，或自定义脱敏规则来对指定数据库表进行脱敏，DSC支持RDS，ECS自建数据库等云上各类场景。另外，DSC可基于扫描结果自动提供脱敏合规建议，支持一键配置脱敏规则。 数据库安全服务 DBSS：使用数据库安全服务DBSS进行数据脱敏。当需要对输入的SQL语
电子商务类应用典型架构为前端无状态应用层+后端数据库，其中前端无状态应用可采用ECS或CCE；后端数据库基于不同业务类型可采用不同数据库，通常采用RDS for MySQL；同时通常还会使用DCS、Kafka等中间件及DDS文档数据库；为满足对应的可用性目标，建议采用以下方案。 单Region方案
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