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可观测性体系是指在云原生架构中通过使用各种工具和技术来实现对应用程序和基础设施的监控告警、日志、故障排除等功能的一套完整的解决方案。性能可观测体系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。
知识分享和交流：运维知识库系统还支持用户之间的知识分享和交流。用户可以将自己的经验和知识上传到系统中，与其他用户进行交流和讨论。这不仅可以扩展自己的知识面，还可以通过与其他人的交流，获得更多的解决方案。 随时更新和维护：运维知识库系统会不断更新和维护知识库中的内容，保证系统中的知识始终是最新的和准确的。用户可以通
构建增加的开发和运维成本。 风险等级 低 关键策略 实施用于托管资源的服务以便在责任共担模式中减少安全维护任务。例如使用华为云的数据库服务而不是自建关系型数据库的实例。 使用Serverless架构的云服务，将计算资源的安全交给华为云处理，减免了用户自行运维服务器带来的工作量和人
业务本身也没有改造的计划，建议按照原来IDC的部署模式，采用ECS或者BMS的形式进行应用部署，以满足应用和业务本身的性能诉求。 如果借助上云的机会业务侧也会做容器化和微服务的改造，上云时选择容器化（CCE/CCI）进行部署。 如果本身业务已经是微服务化的形式，建议上云时考虑容器服务（CCE/CCI）进行部署。
控制优先级队列的使用 每一个优先级会在Erlang VM中使用一个内部队列，这会消耗一定的资源。大多数场景下，使用最多5个优先级就够了。 如何确定消息大小 如何选择发往RabbitMQ的消息长度是一个常见问题。记住，每秒钟发送的消息数比消息大小更容易达到瓶颈。虽然发送大消息不是一个好的做
创建监控看板 风险等级 高 关键策略 监控看板为您提供自定义查看监控数据的功能，将您关注的核心服务监控指标集中呈现在一张监控看板里，为您定制一个立体化的监控平台。同时监控看板还支持在一个监控项内对不同服务、不同维度的数据进行对比查看，实现不同云服务间性能数据对比查看。 华为云相关云服务和工具
针对有状态业务，需要进行跨AZ的数据同步，以便在一个AZ故障的情况下，数据不丢失；对于无状态业务不涉及。 风险等级 高 关键策略 当应用组件对应的云服务实例支持跨AZ高可用实例时，可采用云服务实例自身的跨AZ数据同步；如RDS数据库、DCS实例、OBS桶等。 当应用组件对应的云服务实例不支持跨
以便在所依赖的硬件故障时业务能快速恢复。 虚拟机HA：当ECS不依赖于特殊资源时，可以支持虚拟机故障自动恢复功能，在其所在物理服务器故障的情况下，可以自动在其他物理服务器上重启；对于部署在这种ECS中的工作负载，需要支持虚拟机重启后业务自动恢复的功能，并能容忍虚拟机HA期间业务处理性能短暂下降或中断。
客户端在请求失败时，通过重复消息来获得预期的结果，避免业务失败，但也会消耗更多的服务器时间来获取所需的成功响应。 风险等级 高 关键策略 请求超时，可能是链路闪断或其他临时性故障导致消息丢失，可以进行重试。 根据错误响应码进行有针对性的重试；对于临时性故障，如错误码指示为系统繁忙
Flink性能优化 概述 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pi
工作负载级参考架构 对于一些中小企业，使用华为云单账号即能满足其IT系统管理的诉求。客户会把所有工作负载部署在一个账号内。以下是一个单账号的工作负载级的安全参考架构。 该架构主要的安全设计如下： 网络安全 防DDoS攻击使用AAD服务 Web类攻击采用WAF防护 采用SSL证书进行通信加密
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，数据持久
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业务单元发生故障时
比如一个快速增长的业务组织更多地可能会偏向于提升业务的速度，而设计一个比较宽松的云成本优化策略，而稳定的业务组织则可以以成本效率为主要考量，设计比较严格的云成本优化策略。如果应用服务于特定的地理位置或市场领域，并且您已预测出该领域会出现的对云业务使用量的降低，则提高优化频率可能会更有利于节省成本。
建议 由于大括号“{}”为Redis的hash tag语义，如果使用的是集群实例，Key名称需要正确地使用大括号避免分片不均的情况。 Value相关规范 设计合理的Value大小。 设计合理的Key中Value的大小，推荐小于10 KB。 建议 过大的Value会引发分片不均、热点K
可以为云服务器提供高可靠、高性能、规格丰富并且可弹性扩展的块存储服务，可满足不同场景的业务需求。云硬盘就类似PC中的硬盘。 存储数据的逻辑 存放的是文件，会以文件和文件夹的层次结构来整理和呈现数据。 存放的是对象，可以直接存放文件，文件会自动产生对应的系统元数据，用户也可以自定义文件的元数据。
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“99
(Resilience) 系统从故障中保持在已知运行状态（甚至降级）的能力。在遭遇故障后快速恢复核心功能和数据，且在业务需要的时间窗内恢复到有效运行状态。 可靠性 (Reliability) 产品在规定的条件下和规定的时间内完成规定功能的能力。它的概率度量称为可靠度。 可用性 (Availability)
企业在进行应用韧性设计的过程中，推荐使用如下问题寻找自身可以改进的点，并参考检查项/最佳实践进行改进，以下所有检查项，也是最佳实践建议，将在下一章节进行详细描述。 问题 检查项/最佳实践 RES01 您如何使用冗余技术确保应用系统的高可用？ 应用组件高可用部署 应用组件多位置部署 云服务器反亲和
选择合适的计算资源 评估计算要求涉及评估工作负载的特定计算需求，包括实例类型、可伸缩性和容器化等因素。不同的计算服务具有不同的功能和特征，可能会影响工作负载的性能。选择最佳计算服务以确保工作负载高效运行。请考虑以下策略： 了解实例类型 不同的实例类型针对不同的工作负载进行优化，例
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