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PERF03-01 选择合适类型的计算云服务 风险等级 中 关键策略 根据应用的特征选择合适的计算云服务。选择计算云服务主要考虑以下两个因素: 应用本身的部署形态 上云时,业务的迁移方式(例如:业务是简单的迁移上云,还是本身要做改造) 如果业务本身在IDC部署模式是虚拟机部署,应
选择合适的计算资源 评估计算要求涉及评估工作负载的特定计算需求,包括实例类型、可伸缩性和容器化等因素。不同的计算服务具有不同的功能和特征,可能会影响工作负载的性能。选择最佳计算服务以确保工作负载高效运行。请考虑以下策略: 了解实例类型 不同的实例类型针对不同的工作负载进行优化,例
要。 风险等级 高 关键策略 在设计网络拓扑时,仔细检查每个组件的连接要求,例如是否需要互联网可访问性(入站和出站)、连接到VPC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
PERF03-03 使用弹性伸缩 风险等级 中 关键策略 如果工作负载能够支持弹性(例如:应用无状态化),请考虑具有自动缩放功能的计算服务,该功能可根据需求自动调整计算容量。自动缩放有助于确保在高峰期拥有足够的资源,并防止在低需求时段过度预配。虚拟机弹性伸缩和容器弹性伸缩都是实现应用自动化
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。
概述 Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下,数据处理过程中的数据可以存储在内存中,提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储,使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去。Spark提供一站式数
如某导购网站日志分析业务,存储经常扩容,计算需求没有明显增长,计算资源浪费;某互联网客户推荐业务,存储容量缓慢线性增加,计算突发需求大,峰值计算资源消耗是低谷时几十倍,无法弹性使用计算资源。使用对象存储代替HDFS/本地盘,计算存储分离,多种计算组件独立部署,计算和存储各自按需使用,避免绑定性浪费,结构化降本30%。
设计原则 国际标准化组织(ISO)对计算机系统安全的定义为:确保信息资产(包括硬件、软件、网络、数据等)受到保护,以确保其机密性、完整性和可用性。计算机系统安全的目标是保护信息系统免受未经授权的访问、使用、披露、破坏、修改、中断或不可用的威胁,同时确保信息系统能够持续地提供服务。
COST08-04 Serverless探索 风险等级 低 关键策略 Serverless是下一代云原生范式,无服务计算带来简化的开发运维、更少的资源成本,Serverless架构最大限度计算、存储、网络等资源,提升整体资源利用率、缩短需求发布周期,提高应用的研发效率。 用户可以通过云监控服务
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。 − 增加系统负担带来的性能下降曲线:在相同资源环境下,增加计算负载,查看性能下降比率。
等,容器技术可以提高资源利用率,避免闲置资源,从而降低计算成本,应用微服务化可以降低运维复杂度,从而降低运维成本。 广告电商等在线作业服务SLA要求较高,高峰时段明显,使用资源存在潮汐现象;大数据/转码等离线作业容错性高,计算需求大,可容忍较高的时延。为了保证在线业务的性能和稳定
SEC05-06 使用托管云服务 将计算、数据库、存储等资源使用华为云云服务进行托管,避免自行构建增加的开发和运维成本。 风险等级 低 关键策略 实施用于托管资源的服务以便在责任共担模式中减少安全维护任务。例如使用华为云的数据库服务而不是自建关系型数据库的实例。 使用Server
考虑不同的云资源技术选型 风险等级 中 关键策略 定期咨询专家或 华为 合作伙伴,以便确定哪些服务和功能的成本更低。查看华为博客和其他信息源。如在非计算密集型场景,使用华为云的云耀系列服务器取代普通ECS服务器 父主题: COST07 管理和优化资源
(Account)、授权(Authorization)、认证(Authentication)和审计(Audit)管理服务。 云堡垒机提供云计算安全管控的系统和组件,包含部门、用户、资源、策略、运维、审计等功能模块,集单点登录、统一资产管理、多终端访问协议、文件传输、会话协同等功能
人工智能性能优化 1.训练优化模型性能提升实践 参数调优策略:调整模型flash attention、并行切分策略、micro batch size、重计算策略等参数。 尽可能充分利用显存和算力,通过参数调优,初步优化性能。 性能拆解 参数调优后性能仍然与转商目标有较大的差距,需要考虑进行pr
PERF03-07 选择合适的Kafka 风险等级 中 关键策略 根据生产流量、消费流量、老化时间、副本数等指标,计算业务所需的规格,选择合适的Kafka规格。 规格测算: 性能容量维度所需最小节点数 = max((存储带宽需求 / 单节点存储带宽),(网络带宽需求 / 单节点网络基准带宽))
RES14-02 自动化变更 自动化变更是指自动化提供并管理应用程序的环境(计算、存储、网络、中间件服务等)、安装、配置,实现Infrastructure as a Code;以解决手工部署中易于出错、依赖个人能力,手工配置中变更无法跟踪、难以回滚等难题。 风险等级 高 关键策略
回顾和审核可以基于成本分配的原则,在应用级别执行,持续审核组织为每个云上应用付出的总体成本。通过综合考虑云资源成本,研发成本,运营管理成本(如托管服务 vs 非托管云服务)来计算总拥有成本。审核工作量应该体现可能带来的好处(例如分析时间与应用成本成正比)以及相应的成本是否带来正向的营收。 回顾和审核的频率应该综合考
设施的故障管理,应用系统可减少对机房、电力、环境、计算服务器、存储设备、网络交换机等基础设施的故障模式的检测和恢复处理,但仍需考虑这些基础设施故障对应用系统的影响及对应的恢复措施,如机房发生灾难(AZ或Region级灾难)、计算服务器故障/重启、使用本地硬盘时硬盘故障/亚健康、网
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,将计算任务分配到多个节点上并行执行,以提高计算速度和效率。 内存优化:通过调整内存分配和使用策略,如使用内存缓存、内存映射等技术,以提高数据处理和计算的速度和效率。 负载均衡: