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关联源代码版本和部署的应用版本,使用代码质量最佳实践 风险等级 高 关键策略 在代码开发阶段,需要开展代码协作设计和管理。使用现代化的代码仓管理代码,确保代码合并后,代码将保持一致,并且不会丢失任何更改。通过正确的版本控制,同时,现代化的代码仓可以方便设置代码版本,关联源代码版本和部署的应用版
OPS01-01 建立持续学习和改进的文化 风险等级 高 关键策略 由于系统的独特性和复杂性,没有放之四海皆准的方案,为了达到卓越运营,需要不断改进这些最佳实践,并建立自己的最佳实践。所以,在所有最佳实践的第一条,就是在您的团队中培养持续学习和改进的文化。 而持续学习和改进需要鼓励团
由学习、动态选路以及链路切换,极大的提升网络的可扩展性及运维效率,从而保证业务的连续性。 ESW 将VPC和本地网络连接到一个网关中(二层互联),助力企业客户灵活构建大规模、高性能、高可靠的云上/云下网络。 NAT gateway 通过地址转换的方式,使多个云主机可以共享私网IP
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。 内存密集型
输入)的预测和基于业务驱动因素(例如新业务上云或区域扩张)的预测,可以有效改进并提升企业的财务预测准确率。 相关服务和工具 使用成本中心的成本分析,可以根据客户的历史支出预测未来时间范围的成本。成本分析的成本和使用量预测,会参考不同的计费模式特征,结合机器学习和基于规则的模型来分别预测所有消费模式的成本和使用量。
试,部署的开发周期较小,使用频繁的小型迭代进行。一个典型的实践是使用微服务和CI/CD实践,微服务架构是一种更为灵活、可扩展和易于维护的架构风格,已经逐渐成为现代应用开发的主流选择。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
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
考对应组件的调优。本文档重点讨论上述的1,2,3部分的性能调优的内容,并结合MapReduce/Spark的进行调优说明。 批处理业务 批处理主要特点是耗时时间长,消耗的资源比较多,主要的调优和设计推荐如下: 尽量使用ORC File, 配上合适的压缩算法, 主要可选的压缩算法为
标自身的完善都需要一个过程。 KPI指标应该随着阶段的演变而演变,以建立不断成功,不断进步的心态,而不是一次性推动成熟。在实施过程中,更多应该将错误视为学习和改进流程的机会,这将减少不成熟的团队和管理团队对成本优化的恐惧心理。指标自身也需要不断优化,一开始可以从比较保守的目标开始
采用Grid架构,可将应用系统内的工作负载的故障影响限制在有限Grid业务单元中。 风险等级 高 关键策略 应用系统采用多个功能相同的Grid业务单元,每个Grid业务单元具备完整业务功能,处理整个业务负载中的一个子集,不涉及与其他Grid业务单元的交互;在一个Grid业务单元发生
仅可以扩展自己的知识面,还可以通过与其他人的交流,获得更多的解决方案。 随时更新和维护:运维知识库系统会不断更新和维护知识库中的内容,保证系统中的知识始终是最新的和准确的。用户可以通过订阅功能,及时获取到最新的知识和解决方案。这样可以保证用户能够始终处于技术领先的状态,应对各种复杂的问题。
HPA可以调整应用的副本数,调整的副本数会改变当前负载占用的调度容量,从而实现调度层的伸缩。 节点弹性伸缩:即资源层弹性,主要是集群的容量规划不能满足集群调度容量时,会通过弹出ECS资源的方式进行调度容量的补充。 两个维度的弹性组件与能力可以分开使用,也可以结合在一起使用,并且两
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,输出系统各个场景所要达到的SLA。 2.创建测试方案 创建测试方案是指设计适合性能测试系统负载的特定场景或条件的过程,性能测试方案设计要求全面、无遗漏,使
OPS01 建立持续改进的团队文化和标准化的运维体系 OPS01-01 建立持续学习和改进的文化 OPS01-02 规划标准化的运维组织 OPS01-03 规划标准化的运维流程和运维工具 父主题: 卓越运营支柱
创建成本监控,华为云成本中心的成本监控引入机器学习,对客户历史消费数据进行建模,对于不符合历史数据模型的成本增长,识别为异常成本记录,同时提供异常增长的Top潜在原因。客户可设置监控提醒,定期获取影响成本高的异常记录提醒,进而快速做出反应,维持预期的成本支出。 在费用中心设置可用
包括事件发生的时间、地点、责任人、事件的过程、原因、影响等。 组建复盘团队:邀请相关的团队成员和利益相关者参与复盘过程。确保涵盖各个关键领域的代表,如技术人员、安全运营人员等。 分析根本原因:通过结果追溯分析事件的根本原因,连续问几个为什么,找出导致事件发生的最根本的问题。这有助于避免将来类似事件的发生。
Flink性能优化 概述 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理,是业界最顶级的开源流处理引擎。Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(Data Processing)场景:高并发pip
函数Pod中分配的CPU资源与内存规格成正比,所以更大的内存规格可以获得更高的CPU资源从而提升执行性能。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。
SEC04-02 控制网络流量的访问 控制网络流量以确保网络分区之间的流量是可预期的、允许的。依据零信任原则,需在网络级别验证所有的流量出入。确保网络设备的业务能力、网络每个部分的带宽满足业务高峰期的需要。 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
应急响应。 预测:维护团队需要根据系统运行现状,通过数据分析、机器学习等方式,预测系统的风险情况,提前进行预防和处理。 在进行应急恢复处理时,通常需要尽快缓解或恢复业务,快速结束业务中断对客户的影响,然后再启动问题定位和修复处理流程,以减少业务中断时间。 组织协调:故障发生后,应