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具体步骤：生成profiling数据目录结构；利用att工具，将NPU与竞品之间的数据进行端到端耗时对比分析；Tracing分析。 算子分析 通过生成profiling中的summary文件对具体的算子进行分析，考虑算子层面向FA与MM算子方向优化。
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。 相关云服务和工具 应用性能管理 APM：支持调用链追踪，能够针对应用的调用情况
性能可观测 在业务系统开发维护阶段，采取措施（例如在关键点插入代码，探测器）使测试和分析负载场景、资源需求、性能目标达成一致。使用监控工具来分析历史趋势，并识别支配性占比的数据流和代码实现路径。
分钟级问题定界：秒级日志查询和分钟级日志监控，可配置告警和多渠道通知，90%问题感知与定位分析控制在30分钟。 存储时长满足等保要求：支持存储时长最大为365天，满足等保合规要求，智能冷热存储可降低存储成本，且提供便捷检索能力。 父主题： 参考案例
使用此数据监视和分析性能。容器只是整体体系结构的一个组件。选择适当的容器业务流程协调程序（如Kubernetes），以进一步增强性能和可伸缩性。
运行代码分析以确保代码标准、质量和配置。 运行合规性和安全检查以确保软件不存在已知漏洞。 运行验收或功能测试以确保软件按预期运行。 对检测到的问题提供快速反馈。 在适用的情况下，生成包含更新代码的可部署资产或包。
OPS08-02 进行事故复盘和改进 事故分析的目的是：规范和指导重大事故发生后，优化事故的输入、输出，确保事故回溯工作有效开展，回溯报告中发现的问题有效整改，总结的经验有效推广。 风险等级 高 关键策略 故障发生后，通过对现网重大故障处理过程 Review 及根因进行分析和改进总结
OPS03-04 对生产环境进行拨测 风险等级 高 关键策略 拨测是利用软件系统以外，甚至现有账号或云Region外的系统，以系统用户使用场景为视角，模拟用户使用场景的测试。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
COST04-02 主动监控成本 风险等级 中 关键策略 不要只在出账后或收到异常通知时再查看成本和用量，应使用工具定期检查成本。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
如下图所示案例，在故障恢复 MTTR 的逻辑中，当业务发生故障，从故障发现、到故障定级和影响面分析、再到故障定界定位和故障恢复，几乎全部依赖人工处理。要想缩短时间，本质上是监控即发现、监控即定级、监控系统定界、定界即恢复——如果能达成这样的设计就能够形成 MTTR 的最短路径。
同时可以使用明确的方式（如收集运营/运维数据）分析团队工作对业务成果的影响，从而可以在实际工作中确定不同任务的优先级，并适时改进。 父主题： OPS01 建立持续改进的团队文化和标准化的运维体系
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
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。 日志信息（如关键字或出现频率）发生变化时
确保团队了解代码检视的目的和重要性，以及如何识别常见问题和潜在的安全漏洞，建议将常犯的TOP问题整理成清单，在开发人员编写代码后自检以及他人检视时进行对照。 选择合适的工具： 使用代码检视工具来辅助检视过程，例如静态代码分析工具，以帮助发现潜在的问题。
根据 KPI，识别关键指标和数据源。客户满意度可能是各种指标的组合，例如呼叫等待或响应时间、满意度评分以及提出的问题类型。 父主题： OPS08 度量运营状态和持续改进
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
PERF03-05 选择合适类型的存储云服务 风险等级 中 关键策略 在架构设计过程中，根据业务场景、数据特征等因素，选择相应的存储服务。目前可供您选择的有三种数据存储服务，分别是云硬盘、弹性文件服务（Scalable File Service, SFS）以及对象存储服务（Object
我们会定期收集和分析客户的反馈，将客户反馈纳入技术基准和持续优化流程，了解客户的需求和期望的变化，以便我们可以根据客户的需求和期望进行优化，并相应地调整性能目标。 父主题： 性能规划
PERF05-03 WEB场景资源优化 风险等级 中 关键策略 对于已经配置好的资源，可以通过优化来提高性能。例如，优化操作系统的设置、调整网络带宽、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:
Spark性能优化 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。
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