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PERF03-02 选择合适规格的虚拟机和容器节点 风险等级 中 关键策略 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。
COST07-01 持续监控资源利用率指标 风险等级 高 关键策略 持续地在组织中定义资源的核心利用率指标（如CPU利用率，内存，CDN服务的流量，数据库的TPS），按（天、周、月）等时间周期发现规律，对低利用率资源的应用/项目进行审查。 父主题： COST07 管理和优化资源
GaussDB(for MySQL)服务支持主节点+只读节点的高可用架构，当主节点故障时，系统会自动切换到只读节点，只读节点提升为主节点，原来故障的主节点也会自动恢复为只读节点。 GaussDB(for MySQL)服务还支持异构容灾实例(MySQL节点)，支持在极端场景，如社区未知bug
根据业务情况，手工变更集群规格或扩展资源。 CCE节点的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/GPU/GPU缓存使用率过高 检测：通过AOM监控CCE节点的CPU/内存/磁盘容量/磁盘IOPS/GPU/GPU缓存使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更节点规格或增加节点数量。 CCE工作负载的CPU
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）） 磁盘容量维度所需最小节点数 = max（总磁盘容量需求 / 单节点磁盘容量上限） 详细规格选择参考官方文档。 父主题： 选择合适的应用中间件云服务资源
实例持续提供服务。 RabbitMQ集群提供镜像队列，通过镜像在其他节点同步数据。单节点宕机时，仍可通过唯一的访问地址对外提供服务。 RocketMQ使用一主两备架构，备节点通过数据同步的方式保持数据一致。当节点故障时，通过Raft协议自动切换主备关系，保持数据强一致性。 跨AZ容灾
COST03-03 公共成本分配 风险等级 中 关键策略 跨团队共享使用的CDN、直播带宽应按照各业务团队的实际带宽占比，将带宽费用拆分到不同的业务团队。 跨团队共享使用的CCE集群服务，应按照各团队分配和使用的CPU/内存等比例，将容器集群成本（包含CCE、ECS、EVS等服务成本）拆分到各个业务团队。
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。 代码优化: 对云服务资源使用的代码进行优化，提高代码执行效率。 数据库优化: 对云服务资源使用的
关键策略 负载均衡分发业务粒度需避免过大，而导致部分组件过载。 负载均衡分发时需检查后端节点的负载状态，并根据各节点的负载进行业务分发。 在后端节点故障的情况下，需要自动将业务分发给其他健康节点处理，以避免业务失败。 相关云服务和工具 弹性负载均衡 ELB：支持业务负载均衡处理，还
可靠性功能 集群HA DCS服务提供主备、Proxy集群、Cluster集群实例，通过节点冗余方式实现实例容灾，当检测到主节点故障后，快速切换到备节点并自动恢复，在异常检测和恢复期间，可能会影响业务，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
/内存/磁盘容量/磁盘IOPS/数据库连接数使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更规格以扩展资源。 开启自动扩缩容，以便在过载时自动扩容规格和/或只读节点。 应用层进行过载保护，保障优先业务的运行。 连接后端GaussDB(for MySQL)失败 检测：连接失败。 恢复： 应用层进行重试，
connections_usage 连接数使用率 当前节点实际连接数占最大连接数比率。 rabbitmq_disk_usage 磁盘容量使用率 统计Rabbitmq节点虚拟机的磁盘容量使用率。 rabbitmq_cpu_usage CPU使用率 统计Rabbitmq节点虚拟机的CPU使用率。 rabbitmq_memory_usage
使用原生高可用实例：当云服务既支持单节点资源，又支持主备或集群资源时，应用的关键节点应使用主备或集群资源，如CCE高可用集群、RDS主备实例、DDS集群、DCS主备或集群实例等。对于运行在CCE集群上的工作负载，也需要配置多个，以避免单个节点故障就导致业务中断。 单节点实例通过多实例实现高可用
储等，称之为纵向伸缩；另一种是单机节点处理能力不变，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。
反亲和 CCE支持节点反亲和，在创建节点池时，可以指定云服务器组以实现反亲和策略，在同一个云服务组中的云服务器分散在不同主机上，提高业务的可靠性。 CCE支持工作负载与节点之间，及工作负载之间的亲和/反亲和： 节点亲和：工作负载部署在指定节点/可用区或不部署在指定节点/可用区。 工作
Cassandra等，将数据分散存储在多个节点上，以提高数据的可靠性和可扩展性。 数据压缩：对于大量的数据，可以采用压缩算法进行压缩，以减少数据的存储空间和传输带宽。 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。
量分析和评估风险影响程度，并采取风险控制措施削减或规避风险，保障变更成功。变更风险指现网各要素增、删、改及状态改变（如版本迭代、配置改变、节点扩缩容等）时引发的业务中断风险及变更失败可能导致的业务受损风险。 设计建议 变更风控衡量指标：变更风控衡量指标为变更导致事件密度和变更引入重大事件数。
SEC09-02 安全事件记录及分析 在发生安全事件之前，可以考虑构建取证能力来支持安全事件调查工作。记录攻击和异常行为并对其分析：应在关键网络节点处（例如内外网的交界处、ELB流量转发处等）检测、防止或限制网络攻击行为；应采取技术措施对采集的安全日志进行持续监控和分析，实现对网络攻击
COST08-03 存算分离 风险等级 中 关键策略 传统大数据方案计算和存储融合部署，扩容磁盘时必须扩容计算节点，在实际使用时产生浪费。存算分离是一种数据处理技术，它将数据存储和数据处理（计算）分开，使得存储和计算可以独立地进行优化和扩展，这种技术提高数据处理的效率、降低成本并满足大规模数据存储和分析的需求。
间的数据不均衡。 Kafka扩容了Broker节点，新增的节点没有分配分区，会导致节点间的数据不均衡。 业务使用过程中随着集群状态的变化，多少会发生一些Leader副本的切换或迁移，会导致个别Broker节点上的数据更多，从而导致节点间的数据不均衡 使用数据压缩 在客户端CPU资
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