正在生成
详细信息:
检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
算法优化 PERF05-02 通用算法优化 父主题: PERF05 性能优化
PERF05-02 通用算法优化 风险等级 中 关键策略 算法优化是提高程序性能的关键,可以通过改进算法的设计和实现方式来提高其效率和性能。以下是一些最佳实践: 使用正确的数据结构:选择合适的数据结构可以大辐提高算法的效率。例如,使用哈希表可以快速查找元素,使用数组可以快速访问元素。
建立持续改进的团队文化和标准化运维体系 在卓越运营中,团队文化建设至关重要。运营是一门不断改进的艺术。只有不断从已有事故中学习经验,持续学习和改进,才能最终达到卓越运营。故而,团队应该培养持续学习和改进的文化,此外,在事故发生时,应该以对事不对人的态度,思考系统的改进,而不是惩罚或者指责个人。片面指
服务器资源就类似一块块资源拼成的木桶,其最多能承载的业务需求取决于哪一块资源最先达到瓶颈。 不同应用对资源需求不同,例如: 功耗密集型业务(如高性能计算、人工智能、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。
OPS04-01 有效落地持续集成 风险等级 高 关键策略 持续集成是一种软件开发实践,开发人员使用它定期将软件更新集成到源代码控制系统中。当工程师向代码仓提交代码时,持续集成过程就开始了。理想情况下,集成过程会根据多个基线和测试来验证代码。然后,它向提交者提供有关这些测试状态的反馈。
OPS01-01 建立持续学习和改进的文化 风险等级 高 关键策略 由于系统的独特性和复杂性,没有放之四海皆准的方案,为了达到卓越运营,需要不断改进这些最佳实践,并建立自己的最佳实践。所以,在所有最佳实践的第一条,就是在您的团队中培养持续学习和改进的文化。 而持续学习和改进需要鼓励团队沟
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 Spark、Apache Flink等,将计算任务
其次,在软件开发生命周期内,推动开发人员采用代码质量最佳实践,例如,使用代码审查或结对编程等最佳实践来提高代码质量,确保每行代码在合入代码仓时,都有两个以上的工程师审查过,同时,通过设置代码合入策略进行代码控制,确保代码审查规范的执行。最后,建议通过自动化代码检查策略进行代码问题检查。 相关云服务和工具
风险等级 高 关键策略 发布团队常用编程语言的安全编码规范。通用的安全编码规范应包含程序输入校验、程序输出编码、身份验证、访问控制、安全加解密算法、异常处理、IO操作、文件上传、序列化、输出格式化等。 对于在Web应用场景使用的语言如Java、Python,还要考虑安全会话管理、防S
SEC05-04 密钥安全管理 密钥的安全管理对于整个工作负载的安全性至关重要。如果使用不恰当的密钥管理方式,强密码算法也无法保证系统的安全。密钥的安全管理包括密钥的生成、传输、使用、存储、更新、备份与恢复、销毁等完整的生命周期流程。 风险等级 高 关键策略 生成密钥: 分层管理
维验收、应急预案与演练等主动运维活动,对现网的稳定性和可用性负责。三线聚焦解决软件版本缺陷问题。 此外也可以使用DevOps模式,由开发工程师直接运维系统,而保留一个小而精干的卓越运营使能团队,用于负责组织整体的卓越运营流程改进和相应的流程工具落地。 无论如何设立组织,应该确保具
IT运维行业正在面临着颠覆性的变化,我们正在从保障设备稳定的防守型运维转向支撑业务敏捷的进攻型运维,从关注自身网络转向关注客户应用,从系统维护工程师转向研发工程师,这个转型的过程对运维提出艰巨挑战的同时,也给每个组织和个人提供了难得的发展机会。华为云SRE过去构建了一些能力,也还在持续解决新
括市场趋势、消费者行为、竞争环境等。通过多种方法的组合,如历史数据分析、资源分析、趋势分析等,以此作为预测需求的基础,并结合人工智能机器学习算法,以便更准确地预测未来的需求,评估工作负载的资源需求。 使预测与工作负载目标保持一致 为了确保预测与工作负载目标保持一致,需要定期对预测
高 高 高 如果追求高TPS,建议采用lz4压缩算法;如果追求较低的网络I/O或希望较低的客户端/服务端CPU占用,建议采用zstd压缩算法。这里通常推荐使用lz4压缩算法,同时不建议使用gzip算法,因为它会是一种计算敏感的压缩算法。同时针对一批数据(batch)消息压缩,更好的运用批处理可以获得更高的TPS。
Kubernetes社区开源组件,用于节点水平伸缩,CCE在其基础上提供了独有的调度、弹性优化、成本优化的功能。 全场景支持,适合在线业务、深度学习、大规模成本算力交付等。 节点自动伸缩 CCE突发弹性引擎(对接CCI) 将Kubernetes API扩展到无服务器的容器平台(如CCI),无需关心节点资源。
的能力、边缘服务和外部数据中心等。除非资源必须接收来自公网的网络流量,否则不要将资源放置在VPC的公有子网中。 对于入站和出站流量,应采用深度防御方法。例如对入站流量进行入侵检测、防范恶意的网络攻击。对出站的流量使用NAT网关配置仅出站的单向连接。 流量过滤。使用防火墙、ACL控
JAVA语言:结合语言基础能力的使用、并发模型、部署调优、工具链辅助等维度展开。 C/C++语言:结合语言基础能力、编译技术、并发技术、高效数据结构与算法、高性能库及工具链辅助展开。 父主题: 应用性能编程规范
器、创建帐户以及将日志传输到数据存储。这些任务可能会按计划发生,作为对事件或监视警报的响应,或者根据外部因素的需要而发生。 可以解放运维工程师的任务:为应用的DevOps团队提供自动服务,通过运行的脚本自动执行运维操作步骤。例如,客户引入多租户解决方案时,数据库管理员经常收到创建
分区数量越少,每个分区的资源多,更容易适合对资源要求较高的大客户,运维管理简单,且资源利用率越高,所需的成本低。 确定分区映射算法。存在以下一些映射算法供参考: 原始除模:即使用分区键对分区数量取模,该算法分布均匀,但是不适配Grid增删场景,一旦增删需要进行业务迁移。 Range-Hash/Hash:即
析瓶颈,否则很有可能是在浪费自己的时间。另外,性能优化的隐含代价会使我们的代码变得难于理解和维护,这一点也是需要权衡和关注的。 设计优化 算法优化 资源优化 父主题: 性能效率支柱