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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类型和规格。具体的虚拟机类型规格请参考官方文档。
OBS对象存储服务 对象存储服务（Object Storage Service，OBS）是一个基于对象的海量存储服务，提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。 可靠性功能 常见故障模式 父主题： 云服务可靠性介绍
选择合适的存储云服务 了解数据特征（如可共享、大小、访问模式、延迟、吞吐量和数据持久性），以便为您的工作负载选择合适的专用数据存储。 PERF03-05 选择合适类型的存储云服务 父主题： PERF03 性能建模
集群HA 云数据库 TaurusDB服务支持主节点+只读节点的高可用架构，当主节点故障时，系统会自动切换到只读节点，只读节点提升为主节点，原来故障的主节点也会自动恢复为只读节点。 云数据库 TaurusDB服务还支持异构容灾实例(MySQL节点)，支持在极端场景，如社区未知bug、用户
OBS），这三种数据存储的主要区别如下： 对比维度 弹性文件服务 对象存储服务 云硬盘 概念 提供按需扩展的高性能文件存储，可为云上多个云服务器提供共享访问。弹性文件服务就类似Windows或Linux中的远程目录。 提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力，可供用户存储任意类型和大小的数据。
DCS服务提供主备、Proxy集群、Cluster集群实例，通过节点冗余方式实现实例容灾，当检测到主节点故障后，快速切换到备节点并自动恢复，在异常检测和恢复期间，可能会影响业务，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
实例持续提供服务。 RabbitMQ集群提供镜像队列，通过镜像在其他节点同步数据。单节点宕机时，仍可通过唯一的访问地址对外提供服务。 RocketMQ使用一主两备架构，备节点通过数据同步的方式保持数据一致。当节点故障时，通过Raft协议自动切换主备关系，保持数据强一致性。 跨AZ容灾
RES07-04 监控数据存储和分析 监控数据包括统计和日志信息，均需要存储并进行生命周期管理，以满足数据监控的保留要求；并定期对其进行分析，以了解系统运行状态和趋势。 风险等级 中 关键策略 监控数据存储时长需要满足保留要求。 监控数据需要定期分析，以便发现或预测系统故障，减少业务中断。
关键策略 传统大数据方案计算和存储融合部署，扩容磁盘时必须扩容计算节点，在实际使用时产生浪费。存算分离是一种数据处理技术，它将数据存储和数据处理（计算）分开，使得存储和计算可以独立地进行优化和扩展，这种技术提高数据处理的效率、降低成本并满足大规模数据存储和分析的需求。 如某导购网站
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）） 磁盘容量维度所需最小节点数 = max（总磁盘容量需求 / 单节点磁盘容量上限） 详细规格选择参考官方文档。 父主题： 选择合适的应用中间件云服务资源
反亲和 CCE支持节点反亲和，在创建节点池时，可以指定云服务器组以实现反亲和策略，在同一个云服务组中的云服务器分散在不同主机上，提高业务的可靠性。 CCE支持工作负载与节点之间，及工作负载之间的亲和/反亲和： 节点亲和：工作负载部署在指定节点/可用区或不部署在指定节点/可用区。 工作
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，将数据分散存储在多个节点上，以提高数据的可靠性和可扩展性。 数据压缩：对于大量的数据，可以采用压缩算法进行压缩，以减少数据的存储空间和传输带宽。 并行计算：使用并行计算框架，如Apache
根据业务情况，手工变更集群规格或扩展资源。 CCE节点的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/GPU/GPU缓存使用率过高 检测：通过AOM监控CCE节点的CPU/内存/磁盘容量/磁盘IOPS/GPU/GPU缓存使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更节点规格或增加节点数量。 CCE工作负载的CPU
使用原生高可用实例：当云服务既支持单节点资源，又支持主备或集群资源时，应用的关键节点应使用主备或集群资源，如CCE高可用集群、RDS主备实例、DDS集群、DCS主备或集群实例等。对于运行在CCE集群上的工作负载，也需要配置多个，以避免单个节点故障就导致业务中断。 单节点实例通过多实例实现高可用
数据验证无误后即可将数据迁回云数据库RDS主实例，完成数据回溯。 详见“备份原理及方案”。 存储自动扩容 RDS支持存储空间自动扩容，在实例存储空间达到阈值时，会触发自动扩容。详见“存储空间自动扩容”。 跨AZ容灾 RDS支持跨AZ高可用。当用户购买实例的时候，选择主备实例类型，
括CPU、内存、存储等，称之为纵向伸缩；另一种是单机节点处理能力不变，通过增加节点的数量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，
/内存/磁盘容量/磁盘IOPS/数据库连接数使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更规格以扩展资源。 开启自动扩缩容，以便在过载时自动扩容规格和/或只读节点。 应用层进行过载保护，保障优先业务的运行。 连接后端云数据库 TaurusDB失败 检测：连接失败。 恢复： 应用层进行重试，以应对暂时性故障，如云数据库
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。 负载均衡分发时需检查后端节点的负载状态，并根据各节点的负载进行业务分发。 在后端节点故障的情况下，需要自动将业务分发给其他健康节点处理，以避免业务失败。 相关云服务和工具 弹性负载均衡 ELB：支持业务负载均衡处理，还
产生负面效应。除此之外，如果节点崩溃后重启，过多的数据会使得重建索引需要消耗大量时间，集群模式下的节点间同步数据也会非常耗时。 使用惰性队列提升稳定性 惰性队列（lazy queues）是 RabbitMQ 3.6 之后新增的特性。惰性队列的消息会自动存储到磁盘，因此减少了内存的使
每秒消息生产速率 统计Kafka节点每秒生产速率。 broker_connections 连接数 统计Kafka节点连接数。 优化数据分区 Kafka将Topic划分为多个分区，所有消息分布式存储在各个分区上。每个分区有一个或多个副本，分布在不同的Broker节点上，每个副本存储一份全量数据，副
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