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PERF04-03 性能测试步骤 风险等级 高 关键策略 1.确定验收性能指标 对被测系统从用户角色、开发角色、维护管理员等角色出发分析,结合生产环境系统当前情况,识别并定义业务指标、数据指标、资源指标三种维度指标需要达到的目标基线,指导系统能达到以最小的资源占用管理最大的数据并给用户提供最优的体验目标
通过跟踪分析网络路径上的流量来优化网络性能。 相关云服务和工具 云监控服务 CES 父主题: 性能数据采集
父主题: SEC09 安全感知及分析
基于统一管理日志,可支持统一存储、统一分析、统一建模、统一威胁分析、统一编排响应、统一态势报告和统一安全策略管理等。 相关云服务和工具 云日志服务 LTS:使用LTS记录日志数据,快速高效地进行实时决策分析、设备运维管理以及业务趋势分析。
性能可观测体系在此基础上突出了性能指标,通过收集和分析性能数据,可以识别系统瓶颈、优化资源分配等,找到性能优化方向。 性能监控对象:服务器、操作系统、数据库、应用程序、网络设备、云服务。 常见性能指标:包括资源CPU、内存,硬盘等,及程序的响应时间、吞吐量、并发数等。
RES07-05 端到端跟踪请求消息 端到端跟踪请求消息的处理流程,便于分析和调试问题,并提高处理性能。 风险等级 低 关键策略 消息跟踪需要包含消息处理流程中所有组件,以便跟踪结果完整,从而进行准确分析和定位。
您可以重点关注高节省低风险的节省建议(“预计月度节省”高且“盈亏平衡时间”短) 按需转包年包月成本优化评估:自动识别客户长期按需使用的资源(比如ECS、EVS、RDS、ELB、SFS Turbo),生成按需转包年包月的优化建议和节省评估。
SEC01-06 识别并验证安全措施 根据团队制定的安全基线以及威胁建模分析的结果,对工作负载中涉及的安全措施进行验证,以确保它们按照预期方式运行并有效地保护系统,从而缓解或消除安全威胁。
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。
SEC07-01 识别工作负载内的数据 通过业务流程、数据流动方向、数据分布、数据的所有者等维度,对照合规要求评估数据的敏感度,对数据分级分类。 风险等级 高 关键策略 遵循以下步骤梳理、识别数据: 业务流程分析。
Analyze(分析):分析故障的根本原因及故障处理过程中优化点。 Summary(总结):总结本次故障及处理故障的过程。进行故障定性、故障定责及总结本次故障带来的经验教训并举一反三。 Action(行动):确定上面分析总结的结论,进行改进、优化及落地实施。
定期监控和主动分析成本,有助于您及时识别成本趋势,避免异常发生。 相关服务和工具 创建预算提醒,将预算设置为提醒阈值,在预测或实际成本超出预算时,及时获取超预算通知,防止潜在成本超支。
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。
RES07-02 日志统计监控 应用系统需要收集日志,在必要时对日志进行统计分析,设置告警规则触发告警,统计分析的内容可以是统计一定时间段内某些关键字出现的次数。 风险等级 中 关键策略 日志关键字与出现次数阈值需要合理设置,以免监控信息不正确。
和普通的云拔测可实现对网络质量、页面性能、端口性能、文件传输、音视频体验等场景进行周期性监控,支持多维度分析性能指标。利用可视化性能数据及时对业务质量作出反应,保证业务稳定正常运行。 父主题: OPS03 完备的测试验证体系
RES02-01 识别和备份应用中所有需要备份的关键数据 不同数据的重要性不一样,针对应用系统内的所有数据,需要明确其重要性及对应的RPO/RTO指标要求。
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。
Spark提供一站式数据分析能力,包括小批量流式处理、离线批处理、SQL查询、数据挖掘等,用户可以在同一个应用中无缝结合使用这些能力。 Spark的特点如下: 通过分布式内存计算和DAG(无回路有向图)执行引擎提升数据处理能力,比MapReduce性能高10倍到100倍。
云运维中心 COC:支持混沌演练,为用户提供一站式的自动化演练能力,覆盖从风险识别、应急预案管理、故障注入到复盘改进的端到端的演练流程。 父主题: RES11 可靠性测试
应用运维管理(AOM2.0) 应用运维管理(Application Operations Management,简称AOM)是云上应用的一站式立体化运维管理平台,融合云监控、云日志、应用性能、真实用户体验、后台链接数据等多维度可观测性数据源,提供应用资源统一管理、一站式可观测性分析和自动化运维方案