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EPS为客户提供单账号下的人财物权管理，用户可以根据组织架构规划企业项目，将企业分布在不同区域的资源按照企业项目进行统一管理，同时可以为每个企业项目设置拥有不同权限的用户组和用户。 标签管理TMS是一种快速便捷将标签集中管理的可视化服务，提供跨区域、跨服务的集中标签管理和资源分类功能。 优化顾问结
用于检查用户业务是否就绪，如果未就绪，则不转发流量到当前实例。一些程序的启动时间可能很长，比如要加载磁盘数据或者要依赖外部的某个模块启动完成才能提供服务。这时候程序进程在，但是并不能对外提供服务。这种场景下该检查方式就非常有用。如果容器的就绪检查失败，集群会屏蔽请求访问该容器；若检查成功，则会开放对该容器的访问。
使用率瞬间飙高，这类告警无需做出响应，对业务而言，意义就不大了。 遵循可操作性原则能避免很多误报。并且要定期统计和分析告警频率，识别高频告警，解决告警问题，清除明确的告警误报。 设计建议 优化告警阈值：适当提高 内存／CPU／网络 IO 告警阈值。 优化日志级别：优化不合理的日志级别，把部分
容错保护能力。 风险等级 高 关键策略 在真实环境中测试。 作为CI/CD管道的一部分例行执行。 主动注入故障，以便在问题发生前提前发现并解决问题。 以可控方式注入故障，减少对客户的影响。 混沌工程度量指标： 故障场景的覆盖率：分析故障场景的覆盖率，例如容灾场景覆盖 80%，过载场景覆盖
受到部分用户质疑 端侧日志上报慢且易丢失：上报速度小时级，也极易出现丢失，对问题端到端定位分析、业务完整性分析均造成一定影响 业务挖掘分析难：日志数据无法直接写入DLI，需投递到Kafka后，再被DLI消费，链路长，且成本高 解决方案： 业务价值： 端侧日志全面采集接入，自定义域
员工入职、调岗和离职时可以触发用户的创建、变更和删除。 针对Landing Zone搭建的云上多账号环境，利用IAM身份中心集中管理多个账号的用户身份，并集中为这些用户配置能够访问多个账号下云资源的权限，无需在每个账号的IAM系统分别创建IAM用户并配置权限，简化多账号环境下身份权限管理的工作量。
各项性能指标进行测试的活动，它关注运行系统在特定负载下的性能，可帮助你评估系统负载在各种方案中的功能，涉及系统在负载下的响应时间、吞吐量、资源利用率和稳定性，以帮助确保系统性能满足基线要求，有助于提早发现性能问题，防止随着系统运行可能出现的性能裂化小于基线的情况。以下内容将带领大家了解性能测试。
风险等级 高 关键策略 使用IAM用户组控制人员的访问权限，并设置权限的到期时间。 如果用户组的职责产生变化，应该及时调整用户组的权限。 当账号委托给另一个账号时，设置到期时间。 通过IAM用户的“最近一次登录时间”，判断该用户是否为长期未登录的用户，及时管理他们的身份凭证及权限。
在系统请求超过系统容量时，会由于资源饱和而导致系统请求失败，在云中，可以监控系统和工作负载的利用率，来自动添加或删除资源，以维持最佳级别来满足业务需求，而无需过度配置或配置不足。 控制业务流量一般通过动态资源管理来实现，不建议简单的使用静态门限来达到防过载的目的，有可能造成资源大量浪费，过载设计应该考虑以下方面：
PERF03 性能建模 选择合适的计算资源 选择合适网络服务资源 选择合适的存储云服务 选择合适的应用中间件云服务资源 选择合适的数据库资源 父主题： 性能效率支柱
Kafka、RabbitMQ、RocketMQ实例支持跨AZ容灾部署，要求至少3个AZ，当一个AZ异常时，不影响实例持续提供服务。 监控告警 Kafka：配合CES服务，支持对Kafka实例、实例节点、实例主题、实例分区、实例分区的消费组、实例队列的消费组、实例的消费组等进行监控和告警。详见“支持的监控指标”。
全面性检查：确保基线检查覆盖所有关键的云服务配置项，包括身份认证、访问控制、网络安全等关键配置。 定期与实时检查：设置定期自动检查计划，并提供实时检查功能，以便在需要时立即评估云服务的安全状态。 风险评估：对检查结果进行风险评估，识别不同级别的风险资源，如致命、高危、中危、低危和提示。 相关云服务和工具
指标观测方法 性能衡量指标包括吞吐量、资源利用率、伸缩性。 吞吐量：在相同资源环境下，执行相同计算任务，查看任务的完成速度 资源利用率：执行计算任务，查看在不同负载情况下，cpu、内存、网络的使用率。 伸缩性： − 横向扩容带来的性能提升曲线：增加资源，执行相同计算任务，查看性能提升比率。
过载控制 系统内组件资源有限，在遇到突发流量时可能会造成资源耗尽，而导致业务受损。 RES13 过载保护 父主题： 韧性支柱
如何进行性能分析？ 定义性能验收标准 选择合适的测试方式 性能测试步骤 资源性能数据采集 应用性能数据采集 建立性能可观测性体系 PERF05 如何进行性能优化？ 设计优化 通用算法优化 WEB场景资源优化 大数据场景资源优化 PERF06 如何进行性能看护？ 分层看护 性能劣化自动定界定位
应用场景需求。 云日志服务提供多种接入方式实现海量日志接入LTS，支持日志搜索引擎、SQL分析引擎、日志加工引擎，详细请参考下图。 端云全场景日志接入：40+云服务、主机/容器、移动端、跨云、多语言SDK、多账号汇聚，满足全场景客户丰富的日志接入需求。 海量日志存储搜索：百亿日志
DMS分布式消息服务 DMS分布式消息服务支持以下各种消息类型： Kafka版：基于开源社区版Kafka提供的消息队列服务，向用户提供计算、存储和带宽资源独占式的Kafka专享实例。 RabbitMq版：完全兼容开源RabbitMQ，提供即开即用、消息特性丰富、灵活路由、高可用、监控和告警等特
vailability Zone，简称AZ）能力，应用可以用较小成本来完成容灾架构部署。应用系统可设计为使用分布在多个可用区中的资源池，并利用云服务实例本身具备或应用自身支持的跨AZ数据复制与切换能力，在多个AZ之间复制数据、负载均衡和跨AZ故障切换，从而使应用系统具备应对可用区故障的能力。
服务规模与业务容量参数配置 Flink作为流数据处理引擎，依赖内存和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： 根据自己的业务目标，规划CPU资源和内存资源。规划时，需要结合当前的数据分布情况，业务复杂度，设置JobMana
常处理支持的请求量，避免出现资源耗尽而导致所有请求都不能处理的情况。 RES13-01 采用自动弹性扩缩容 RES13-02 应用系统负载均衡，避免流量不均匀 RES13-03 过载检测与流量控制 RES13-04 支持主动扩容 RES13-05 资源自动扩容考虑了配额限制 RES13-06
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