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RES11-04 灾难演练 通过容灾演练,可以验证灾备系统是否可用,且数据丢失时间以及恢复时间符合数据的RPO与RTO指标要求。
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
当DCS实例由于过载导致网络限制时,可参考“DCS的CPU /内存/带宽/数据库连接数使用率过高”的处理。 对于非暂行性故障,应用层需要能回退到原始数据源进行处理,避免由于缓存故障而导致业务无法运行。 读写DCS概率性失败 检测:读写失败。
以下是一些最佳实践: 使用正确的数据结构:选择合适的数据结构可以大辐提高算法的效率。例如,使用哈希表可以快速查找元素,使用数组可以快速访问元素。 减少内存分配:内存分配是一个耗时的操作。可以通过预先分配内存或者重复使用已分配的内存来减少内存分配。
COST08-01 按地域规划应用架构 风险等级 中 关键策略 国家已启动“东数西算”工程,将东部发达地区的数据,传输到西部算力资源丰富的地区进行运算、存储。西部数据中心综合成本有明显优势,低PUE低能耗,如贵阳资源价格比广州上海等区域低10%左右。
风险等级 高 关键策略 将应用系统的数据和资源部署在多个AZ,可避免单个AZ故障影响业务。 对于可用性要求较高的应用系统,可部署在多个Region,避免单个Region故障影响业务。 当多AZ架构可以满足应用可用性需求时,无需采用多Region部署。
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
确定数据模型: 确定运行测试方案所需的测试背景数据。 可以创建或生成各种场景、用户配置文件或数据量的实际数据集。 确保测试数据多样化并涵盖不同的场景数据,以提供全面的性能评估。 设计测试脚本: 创建执行定义的测试方案的测试脚本。
OPS08-03 知识管理 风险等级 高 关键策略 日益庞大的数据量和复杂的业务系统,对运维人员的要求越来越高。为了方便运维人员获取知识,学习和解决问题,运维知识管理能力变得必要。运维知识管理应集成丰富的运维知识,可以帮助运维人员快速解决问题,提高工作效率。
虽然发送大消息不是一个好的做法,但是发送多条小的消息也可能不是一个好的选择。更好的方法是生产者把多条小消息封装成一条大消息,然后由消费者来拆开处理。然而,如果一条大消息封装了太多的子消息,处理速度将会受到影响。如果一条子消息处理失败,整个大消息都需要重传。
风险等级 高 关键策略 通过网络分区,可以实现以下目的: 隔离敏感数据:将敏感数据和应用程序隔离在独立的网络分区中,以减少未经授权访问的风险。 可扩展性:分区和分层可以帮助管理和扩展复杂的网络架构,使其更易于维护和扩展。
可靠性功能 数据备份和恢复 使用CBR云备份服务可对ECS的备份保护服务,支持基于多云硬盘一致性快照技术的备份服务,并支持利用备份数据恢复ECS数据。详见“云备份概述”。
收集容量数据 收集容量数据有助于将业务目标转化为技术要求,并且对于预测容量至关重要。为了满足工作负载需求,收集容量数据需要包括系统资源消耗数据以及业务关键数据。 资源消耗数据:包括CPU、内存、磁盘空间、网络带宽等,以便确定系统的瓶颈所在。
PERF03-06 选择合适的消息队列 风险等级 中 关键策略 三种不同版分布式消息服务的适用场景如下: Kafka:兼容开源Kafka,适用构建实时数据管道、流式数据处理、第三方解耦、流量削峰去谷等场景,有大规模、高可靠、高并发访问、可扩展且完全托管的特点。
收集事实和数据:收集关于安全事件的所有相关信息和数据,可以用5W2H方法整理该事件,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。
DCS实例支持定时和手动两种备份方式,定时备份频率以天为单位,最多保存7天,但至少会保留一个数据备份文件;手动备份由用户触发,通常在执行业务系统维护、升级等高危操作进行,保存期限无限制。 DCS指定备份集恢复。
RES04-04 定期进行容灾演练,以检查恢复能否满足容灾目标 通过定期的容灾演练,可以验证灾备系统是否可用,且数据丢失时间以及恢复时间符合数据的RPO与RTO指标要求。 风险等级 高 关键策略 每年至少进行一次容灾演练;通过演练可提升操作人员的熟练程度。
可以通过应用模型建设三维的拓扑,把架构-空间-时间数据关联起来。这里面的关键是架构模型的建立及分层指标的聚合可视化能力,需要依赖持续的资源治理和数据治理。 相关云服务和工具: 优化顾问 OA 云监控服务 CES 应用运维管理 AOM 父主题: 性能看护
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。
有很多监控工具可以使用,例如Prometheus、Grafana、Zabbix等,以及华为云提供的云监控服务CES。这些工具可以定期收集指标,提供可视化的指标报告,并且可以发送警报,以帮助组织及时发现问题。