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COST08-01 按地域规划应用架构 风险等级 中 关键策略 国家已启动“东数西算”工程，将东部发达地区的数据，传输到西部算力资源丰富的地区进行运算、存储。西部数据中心综合成本有明显优势，低PUE低能耗，如贵阳资源价格比广州上海等区域低10%左右。企业可将灾备、离线分析、转码、
的虚拟机数据复制与容灾切换，并可通过CBR服务进行自动数据备份。 中间件层：Redis、Kafka集群跨可用区高可用部署。 数据层：MySQL数据库高可用，通过DRS数据复制服务实现跨云的数据库复制与容灾切换；并可定期自动备份数据，在数据丢失时快速恢复业务。 为了保证数据的可靠性
可靠性功能 数据备份和恢复 使用CBR云备份服务可对ECS的备份保护服务，支持基于多云硬盘一致性快照技术的备份服务，并支持利用备份数据恢复ECS数据。详见“云备份概述”。 故障自愈 当ECS支持自动恢复时，可以开启自动恢复能力，当物理服务器损坏时以冷迁移方式重启ECS实例，使弹性
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份数据进行恢复。DCS实例支持定时和手动两种备份方式，定时备份频率以天为单位，最多保存7天，但至少会保留一个数据备份文件；手动备份由用户触发，通
中间件层：Redis、Kafka集群跨可用区高可用部署，单个AZ故障对业务没有影响。 数据层：RDS与DDS数据库及OBS对象存储跨可用区高可用部署，单个AZ故障对业务没有影响。 为了保证数据的可靠性，RDS数据库的数据定期自动备份到OBS，在数据丢失时可以快速恢复。 父主题： 参考架构
定义应用系统的容灾目标RPO与RTO 在进行容灾设计前，需要根据应用系统的重要性，明确其容灾目标，通常以RPO和RTO指标来定义： RPO：允许的数据丢失量，与数据的周期性复制周期或连续性复制延时相关。 RTO：允许的业务恢复时长，即业务中断时长，与灾备端业务的部署与切换方式相关。 风险等级 高
缩。 中间件层：Redis、Kafka集群跨可用区高可用部署。 数据层：MySQL数据库跨可用区高可用，通过DRS数据复制服务实现跨云的数据库复制与容灾切换。 为了保证数据的可靠性，数据库的数据定期自动备份，在数据丢失时可以快速恢复。 父主题： 跨云场景典型部署架构（99.99%）
覆盖率下降，例如： 实施标签工作量大：云上创建的资源不断增加，资源数量巨大，且每个资源需打多个标签 标签实施不一致：业务部门执行进展不一、添加的标签key&value错误、部分资源无人认领未打标签 环境和诉求变化：部门&应用调整、管理层&财务等利益相关人诉求变化 针对这些不利因素
OPS06-03 制定和实施可观测性指标 风险等级 高 关键策略 指标是对时间周期内的测量数据的数值表示。可观测性指标是围绕发现率、定级准确率、定界时长、覆盖率、有效率、 一致率打造可观测能力，将可观测设计规范统一发布，统一设计要求与运维管理要求。 设计建议 整体技术方案会变成标
鼓励合作和讨论： 鼓励团队成员之间进行合作和讨论，分享经验和观点，以提高检视质量。 创建开放的氛围，使团队成员能够提出问题和建议，促进共同学习和成长。 持续改进： 定期评估代码检视过程，收集反馈意见，并进行必要的调整和改进。 着眼于提高检视效率和质量，以确保团队不断提升代码质量和安全性。
践建议，将在下一章节进行详细描述。 问题 检查项/最佳实践 OPS01 您是否已经建立持续改进的团队文化和标准化运维体系？ 1. 建立持续学习和改进的文化 2. 规划标准化的运维组织 3. 规划标准化的运维流程与运维工具 OPS02 您是否通过CI/CD实现高效的频繁可逆的小规模变更？
应的故障模式，严酷度必须设置为高。云服务通用的故障模式有：CPU过载、内存过载、磁盘使用率过高、数据故障(被误删等)、AZ故障、Region故障等。 定义严酷度类别 严酷度是度量故障给系统造成的最坏潜在后果，一般分为四个等级：Ⅰ类（严重）、Ⅱ类（较严重）、Ⅲ类（一般）、Ⅳ类（轻微）。
+1冗余、n+1冗余、N-Way冗余等） 异地容灾：例如，两地三中心，保证灾难的情况也可以提供业务。 数据冗余：可以通过定期备份和多副本备份等方式实现以提高数持久度，并确保数据一致性。 冗余的增加，意味着成本的增加；因此在应用高可用设计时需要综合考虑冗余对成本的影响。 故障全面检测
如果对于时延较为敏感，请避免创建跨AZ Redis实例。 冷热数据区分 建议将热数据加载到 Redis 中。低频数据可存储在 Mysql或者ElasticSearch中。 建议 Redis将低频数据存入内存中，并不会加速访问，且占用Redis空间。 业务数据分离 避免多个业务共用一个Redis。 强制
线，对整个企业的信息安全负责 安全管理团队 统一部署具备跨账号安全管控的服务，如安全云脑SecMaster、企业主机安全HSS、数据安全中心DSC、数据加密服务DEW、云证书服务CCM、漏洞管理服务CodeArts Inspector、配置审计Config等 云审计服务CTS 日志账号
带宽、优化数据库查询等。 云服务资源性能优化步骤包括: 识别性能瓶颈: 通过监控和分析云服务资源使用情况，找出性能瓶颈。 优化资源配置: 根据性能瓶颈，调整云服务资源的配置，如 CPU 、内存、网络等。 使用缓存: 使用缓存技术，如 CDN 、 Redis 等，提高数据访问速度。
布式跟踪，可以快速定位问题并进行有效的故障排除。 设计建议 链路跟踪可以通过在系统中添加跟踪标识符来实现。当请求进入系统时，标识符将被添加到请求中，并在整个系统中传递。每个组件都可以将标识符添加到它们的日志中，以便在出现问题时进行故障排除。分布式跟踪可以使用开源工具Jaeger、
工作负载、数据库实例等。 针对应用系统内的关键数据，利用云服务或应用系统自身实现跨Region的数据复制。 若云服务实例支持跨Region容灾，则配置生产站点与灾备Region之间的复制，如对于RDS数据库实例，需申请DRS实例对主Region与灾备Region的数据库进行实时复
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，按需快速增加或减少，从而实现系统业务处理能力的伸缩。 当节点故障或资源
例如： EVS云硬盘、OBS对象存储采用分布式存储，可避免单个硬盘、单个服务器或单个机架等硬件故障的影响。 RDS数据库提供自动数据备份、跨AZ和跨Region的数据复制与切换。 不过，即使应用系统利用云平台能力具有了这些高可用能力，要实现较高的可用性，仍需要构建针对各种偶发故障下的恢复能力，如：
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