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便捷低成本获取日志，助力业务挖掘分析：DLI-Flink简易集成Connector，定点从LTS实时消费日志，做实时业务计算分析；简易化配置LTS日志转储到OBS，供DLI快速从OBS读取日志，做离线业务计算分析 父主题： 参考案例
行埋点或基于Zipkin开源框架实现调用链跟踪、延迟和流量监控。 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
能力，SFS Turbo文件系统备份，云服务器部署的MySQL或SAP HANA等数据库备份，以及云上同步和管理线下备份软件OceanStor BCManager和VMware虚拟机的备份数据。CBR支持一次性备份和周期性备份两种配置方式。目前备份时间只支持整点，可以同时选择多个
配合弹性负载均衡ELB服务，可以实现多ECS实例的负载均衡。 健康检查 通过弹性负载均衡ELB服务，可对ECS实例进行健康检查。详见“修改健康检查配置”。 弹性伸缩 配合动态伸缩AS服务，可以实现跨AZ的ECS实例重建或均衡。 跨AZ容灾 配合ELB服务，可以实现跨AZ的故障切换。 监控告警
验证高可用设计：业务系统在规划设计阶段进行架构高可用设计、监控设计，在上线前进行生产准备度评审 (PRR)、性能压测，确保系统能够持续提供稳定、可靠的服务。混沌工程从应用部署架构、服务容量、监控告警、应用高可用等多维度设计演练场景，先测试、后攻防、再突袭逐步递进式的开展演练。通过持续演练，对架构高可用、监控、PRR
设计原则与最佳实践，用以帮助企业利用华为云平台基础设施达到高可用、面向各种故障场景进行韧性设计，并具备一定的灾备能力；同时通过规范化变更、部署及应急恢复等处理流程，减少业务中断时长，提升可用性。 安全性支柱： 旨在确保业务的安全、可信、合规，通过一系列华为云架构的最佳实践保护工作
MySQL)服务支持自动扩缩容，可自动扩缩规格和增删只读节点。详见“设置自动变配（自动扩缩容）”。 跨AZ容灾 GaussDB(for MySQL)实例支持将实例的节点分别部署在多个可用区。 GaussDB(for MySQL)也支持通过数据迁移服务DRS支持Region内跨AZ双主灾备，与跨Region容灾相同。
则。 主机监控：通过在弹性云服务或裸金属服务器中安装云监控服务Agent插件，用户可以实时采集ECS或BMS 1分钟级粒度的监控数据。已上线CPU、内存和磁盘等40余种监控指标。有关主机监控的更多信息，请参阅主机监控简介。 灵活配置告警规则：对监控指标设置告警规则时，支持对多个云
适用场景： GaussDB：基于华为主导的openGauss生态推出的企业级分布式关系型数据库，具有云上高可用、高可靠，高安全、弹性伸缩、一键部署、快速备份恢复等能力，适用于高并发、大数据量、以联机事务处理为主的交易型应用，如政务、金融、电商、O2O、电信CRM/计费等。 GaussDB（for
维护个人隐私权利，保护隐私数据的机密性和完整性。 DevSecOps DevSecOps的核心理念是将安全性纳入到整个软件开发生命周期中，从需求分析、设计、开发、测试、部署、运维、运营的每个阶段都考虑安全性，以确保系统的安全性和稳定性。 通过将安全性与DevOps的自动化流程相结合，DevSecOps可更快地
性能目标是定义性能的指标，清晰明确的性能目标是关键，通过性能目标，团队可以针对特定目标持续改进。为了确保系统能够满足预期的可靠性和性能要求，避免系统性能瓶颈，性能目标设计需要在部署业务之前开展，重点的是明确系统的需求和预期目标，以生成性能目标范围。 结合业务明确性能要求 通过性能目标可以确定系统能够承载的最大用户量、
esos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，应根据当前的业务容量和增长速度，规划合理的内存和CPU资源，特别需要关注以下几点：
如下的规范可以帮助我们在系统运行过程中，尽可能减少遇到redis不稳定或异常的概率， 保证系统的长稳运行。 业务使用规范 原则 原则说明 级别 备注 就近部署业务，避免时延过大 如果部署位置过远（非同一个region）或者时延较大（例如业务服务器与Redis实例通过公网连接），网络延迟将极大影响读写性能。 强制
Join减少Shuffle的次数，大幅提升性能 不同SQL语句，完成同一个功能，生成Map Reduce的数量越少越好 Hive系统默认是典型的配置场景，结合业务实际情况，可以做一些参数的调整，如文件块的大小，Map个数与Reduce的个数，压缩算法等。 合理的使用分区，分区数量不要太多，查询的SQL尽量指定具体的分区值；
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