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相关云服务和工具 云运维中心 COC： 作业管理：提供用户自定义作业的创建、修改、删除以及在目标虚拟机上执行自定义作业的能力。通过该功能，用户可以通过自定义作业在目标实例（目前支持ECS）上执行操作。 变更中心：支持承载变更流程管理业务，以变更工单模式，从变更的申请、审批、执行三
接池，减少http连接初始化时间。 避免在每次调用时重新初始化变量对象（使用全局静态变量、单例等）。 选择解释性语言（nodejs、python）而不是编译型语言（java、go）。 精简函数代码包，满足其运行时需要即可。 这将大辐减少在调用前从华为云 OBS下载代码包所花费的时间。
最新的需求、规范，符合最新的云上最佳实践。架构审视是一个持续的过程，建议在关键里程碑点进行审视或定期例行（如每半年一次）审视。 研发生产力提升 基于云的应用研发，技术、工具和工程实践都有很高的成熟度。业务上云后，基于云最佳实践升级工具链，改造研发流程，提升研发团队基于云的研发能力
是没释放的内存（注意：是在host上申请释放，不代表device状态）。active对应host上还未释放的内存+还在被别的流占用的内存。 举例，一个tensor在streamA上申请了，让供streamB做allreduce的集合通信操作，然后tensor进过一次add后被释放
维度，对服务可用性及运维能力提出基线要求。在服务产品开发前端构筑能力，进行相关需求规划、设计和开发工作，并在服务上线前进行生产准入审视。 具备以下核心价值： 1）准确评价产品可用性、维护能力并明确相关上线标准；不满足上云标准的服务，原则上不允许上线。 2）持续导入服务可服务性、运
估数据的敏感度，对数据分级分类。 风险等级 高 关键策略 遵循以下步骤梳理、识别数据： 业务流程分析。 了解业务流程，对照业务流程图，明确在各个环节中产生、处理和存储的数据类型和用途。 与业务部门、开发团队、运维人员等进行交流，获取关于数据的详细信息。 确定数据的分布：需要确定数
释放资源，或者监控资源使用只是在某个固定的时间(如每天的十二点，每个周末），可以使用自动化的方式定期申请资源，使用后释放 相关服务和工具 华为云优化顾问，提供成本维度的巡检，识别ECS、EIP、EVS、ELB等闲置资源。 华为云成本中心，除识别ECS、EIP、EVS、ELB等闲置
数据主体访问个人数据之前必须有认证机制。 记录数据的录入或者更新的时间。 建议提供必要的校验措施，比如通过Web页面的输入框录入e-mail地址的时候，校验e-mail地址格式的合法性等。 针对用户的注册信息，必须为用户提供修改其注册信息的途径。 用户修改隐私偏好的设置和选项要便于用户发现和使用。
统中其他组件的影响（如服务中断的影响、数据转移效率），这是具体实施业务上云过程中的重点关切。 业务应用场景的评估：如果是在云上新建业务系统，则要通过业务的实际需要进行云数据库的选型，它的评估与数据库是否建立在云上无关，而是根据实际业务系统的特点来决定的。如电商系统，考虑选型MyS
问题推给了其他组织，部门。最终，这种文化上的高压导致整个组织和运维流程的僵化，以及系统不能持续迭代更新之后的代码、架构腐化，最终导致无法运维的系统。 故而，文化上，惩前毖后，应重在总结经验，明确改进责任主体组织，不责怪个人。 在总结经验上，应该将相关经验进行标准化的沉淀，即将经验
内部工具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ECS为例），后端数据库基于不同业务类型可采用不同数据库，通常为RDS for MySQL；为满足对应的可用性目标，建议方案如下： 类别 实施方案 冗余 ECS与RDS单节点部署。 备份 RDS自动备份，在数据故
2、服务监控 由于服务实例的冗余配置和应用系统的容错保护，业务指标正常并不意味着服务实例状态一定正常。例如，在配置了ELB的虚拟机集群中，ELB会主动隔离异常节点，虽然业务会在正常节点上分担，但应用系统实际已损失了部分处理容量。因此，云服务状态监控必不可少。 云服务具体指标因功能特性而异
客户应密切关注历史消费趋势和不断变化的业务趋势，力求尽可能准确的预算规划。同时结合基于趋势（以历史支出作为输入）的预测和基于业务驱动因素（例如新业务上云或区域扩张）的预测，可以有效改进并提升企业的财务预测准确率。 相关服务和工具 使用成本中心的成本分析，可以根据客户的历史支出预测未来时间范
完美契合Hadoop生态环境，Spark应用可以运行在Standalone、Mesos或者YARN上，能够接入HDFS、HBase、Hive等多种数据源，支持MapReduce程序平滑转接。 集群服务部署规划 服务规模与业务容量参数配置对照表 Spark作为内存计算引擎，需要更多的内存和CPU。用户在规划规格时，应根
比如进程必须与下游单个进程协作时，只有一个下游进程，在高负载的情况下跟不上，造成交通堵塞。可以使用多个下游进程，每个进程只更新其自身的数据区域。 弹性时间 在时间上分散对高使用率对象的要求，分散到不同的时间段上，减少对这些对象的争用延时。 很多请求在某一时刻同时发出，导致要求返回的结果激增，
实例时，需要借助其他云服务或应用层实现跨AZ容灾；以ECS为例： 对于无状态ECS实例，可利用AS弹性伸缩服务的跨AZ伸缩能力，或ELB跨AZ负载均衡能力，实现跨AZ高可用，在一个可用区故障时能自动快速切换。 对于有状态ECS实例，或BMS实例，建议从应用层实现跨AZ容灾，支持跨
占比 1/2 左右）。在一个事件里，MTTR 的恢复时长越短，那么它的整体 SLO 达成可能性就越高。 MTTR平均恢复时长=平均发现时长+平均定界时长+平均处置时长 设计建议 面向 MTTR的可观测体系设计的核心逻辑就是寻找最短恢复路径。如下图所示案例，在故障恢复 MTTR 的
、日志上下文关联分析登能力。 通过框架引入到代码库中，可以在运行时采集相关的性能数据。 自定义检测：仅当平台指标不足时，才建议开发人员可以添加自定义代码采集独有的性能指标。 使用业界可观测的标准。请考虑使用围绕业界标准构建的工具，例如OpenTelemetry。 建议：使用分布式
启用审计日志：启用审计日志功能，以监控账号的活动。审计日志可以帮助检测异常行为并及时采取措施。 多账号管理场景：需指定一个账号作为中央账号（企业主账号），由这个账号再添加成员账号（企业子账号）。优先保证中央账号的安全，再考虑成员账号。 相关云服务和工具 统一身份认证服务 IAM 组织 Organizations
部署一样，当您引流更多流量转移到绿色实例时，引流是渐进的。完成转出后，更新实例将变为蓝色实例，绿色实例已准备好进行下一次部署。这两个实例在逻辑上彼此分离，以防止发生故障。 风险等级 高 关键策略 选择这两种模型时，部署的每个阶段之间的时间应该足够长，以便能够监控工作负载的运行状况
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