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本原则强调采取措施使性能指标可测试，可以利用商用工具测试质量指标，也可以在设计时考虑相关性能指标的可测试性措施。需要测试的数据包括响应时间，处理容量，也包括功能/模块被执行频度等指标。 通过优化提高效率 在初始阶段设置的目标考虑到各种约束和业务目标，随着业务的增长应不断进行调整。
卓越运营支柱 卓越运营支柱简介 基础概念 设计原则 问题和检查项 OPS01 建立持续改进的团队文化和标准化的运维体系 OPS02 通过CI/CD实现高效的频繁可逆的小规模变更 OPS03 完备的测试验证体系 OPS04 自动化构建和部署流程 OPS05 运维准备和变更管理 OPS06
应用控制平面与数据平面隔离 应用系统多位置部署 采用Grid架构 健康检查与自动隔离 RES011 您如何进行可靠性测试？ 混沌测试 压力负载测试 长稳测试 灾难演练 红蓝攻防 RES012 您如何进行应急恢复处理？
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？
测试：许多工具可用于自动化测试过程。这些工具可以减轻质量保证团队的重大负担，并确保测试标准化且可靠。 扩展：使用平台提供的功能和其他工具（例如: 资源编排服务 RFS），在负载增加或减少时自动扩展基础架构。
PERF04 性能分析 性能测试 性能数据采集 建立性能可观测性体系 父主题： 性能效率支柱
SEC06 应用安全性 SEC06-01 安全合规使用开源软件 SEC06-02 建立安全编码规范 SEC06-03 实行代码白盒检视 SEC06-04 应用安全配置 SEC06-05 执行渗透测试 父主题： 应用安全
全生命周期性能管理 全生命周期性能管理围绕需求、设计、开发、测试与编护完整的软件生周期展开，将性能活动内化到生命周期流程中，实现性能工作的常态化。 PERF01-01 全生命周期性能管理 父主题： PERF01 流程与规范
第二个（绿色）实例已使用新功能进行更新并进行了内部测试。经过内部测试后，生产流量的子集从蓝色实例路由到绿色实例。与金丝雀部署一样，当您引流更多流量转移到绿色实例时，引流是渐进的。完成转出后，更新实例将变为蓝色实例，绿色实例已准备好进行下一次部署。
RES08 依赖减少与降级 RES09 故障重试 RES10 故障隔离 RES11 可靠性测试 RES12 应急恢复处理 父主题： 韧性支柱
安全合规使用开源软件 建立安全编码规范 实行代码白盒检视 应用安全配置 执行渗透测试 SEC07 如何进行数据安全设计？ 识别工作负载内的数据 数据保护控制 对数据操作实施监控 静态数据的加密 传输数据的加密 SEC08 如何进行数据隐私保护设计？
通用测试标准 Hive性能上业界主要是拿TPC-DS来跟同类型的产品或者自己的老版本进行对比。标准测试仅做为性能测试的一些参考。 指标观测方法 通用指标的观测 集群机器的CPU，内存，IO的使用情况可以通过Manager的主机管理界面查看到所有Host的资源使用情况。
它通过将应用程序拆分为小的、自治的服务，每个服务都负责执行特定的业务功能，可以使用不同的技术栈，由独立的团队开发，测试，部署和扩展，并通过轻量级通信机制相互交互。而在CI/CD下，同一团队以流水线的方式集成整个微服务的开发，测试和进行不同地域的部署、发布和运维。
相关云服务和工具 弹性负载均衡器 ELB：支持健康检查，会定期向后端服务器发送请求以测试其运行状态，并根据健康检查来判断后端服务器是否可用，当判断为异常后就不会将流量分发给该异常后端服务器。
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 压力负载测试 父主题： 过载控制
DevSecOps DevSecOps的核心理念是将安全性纳入到整个软件开发生命周期中，从需求分析、设计、开发、测试、部署、运维、运营的每个阶段都考虑安全性，以确保系统的安全性和稳定性。
制定恢复策略，逐步恢复受影响服务，确保数据和系统一致性，进行测试确保所有系统恢复正常运作。 进行事件后分析，总结事件的起因、响应过程和教训。更新事件响应计划，根据经验教训进行改进。 定期审查和更新事件响应计划，以适应新的威胁和业务需求。
如果业务场景为CPU密集型或者需要大量使用内存的，建议配置更大的内存规格来获取更低的执行时延，可以通过配置不同大小内存进行性能测试，观察时延监控结合业务实际预算选择合适的内存规格。
性能问题在开发过程的早期已经引入，而大部分开发团队直到集成测试，或更晚的时候才予以考虑。实际情况并非完全如此，编码实现阶段引入的性能问题也很普遍，只是解决体系架构引起的问题代价要高得多。
如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。 说明： 高性能计算：主要是高速率、高IOPS的需求，用于作为高性能存储，比如工业设计、能源勘探这些。
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