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性能衡量指标包含吞吐量、资源利用率、伸缩性。 吞吐量:在相同资源环境下,执行相同计算任务,查看任务的完成速度。 资源利用率:执行计算任务,查看在不同负载情况下,CPU、内存、网络的使用率。 伸缩性: − 横向扩容带来的性能提升曲线:增加资源,执行相同计算任务,查看性能提升比率。 − 增加系统负担带来的性能下降曲
OPS07-03 支持事件管理 风险等级 高 关键策略 事件(incidents)是需要干预的事情。当发生事故(incidents)时,通过流程来处理。如何与团队沟通活动的状态?谁负责响应处置?使用哪些工具来缓解该事件?这些都是流程中需要回答的问题,并需要获得可靠的响应过程。流程
B的索引等。 重要事情优先 把资源优先用于或者集中在重要的任务处理上,确保重要任务的完成;如果不能在可用的时间内完成所有事情,被忽略的是最不重要的任务。主要用于处理瞬时突发负载导致超出系统处理的容量的情况,一般给重要任务赋予高优先级,最重要的行为优先得到处理。只适用于暂时超载的情
开发人员必须定期设置、更新和维护基础设施,以开发、测试和部署应用程序。 手动管理基础设施既耗时又容易出错,尤其是在大规模管理应用程序时。 风险等级 高 关键策略 使用声明式工具:与命令式工具相比,声明式工具是部署和管理 IaC 的更好的整体选择。声明性工具对其定义文件使用更简单的语法,仅
Spark、Apache Flink等,将计算任务分配到多个节点上并行执行,以提高计算速度和效率。 内存优化:通过调整内存分配和使用策略,如使用内存缓存、内存映射等技术,以提高数据处理和计算的速度和效率。 负载均衡:通过负载均衡技术,将数据和计算任务均匀地分配到多个节点上,以避免单个节点过载,提高系统的可用性和性能。
OPS04-01 有效落地持续集成 OPS04-02 采用持续部署模型 OPS04-03 基础设施即代码 OPS04-04 自动化工程运维任务 父主题: 卓越运营支柱
然而即使账号/环境是分散的,云资源管理策略和权限管理机制应该是集中的。 企业的中心团队,如上文所提的云业务办公室、云卓越中心或 FinOps 团队需要为各个账号环境实施与策略一致的组和角色,控制每个组中谁可以创建、修改或停用实例和资源。同时依据企业的业务环境,创建统一的资源/成本视图,统一管理企业的账单和成本。
到系统资源的最优分配原则、不同业务模型的性能趋势。 并发测试:通常通过构造多用户或多任务并发的手段来暴露可能隐藏的进程死锁、资源泄露或其他性能问题。 相关云服务和工具 性能测试 CodeArts PerfTest 父主题: 性能测试
变更验证:在变更完成后,对变更对象与变更内容进行检查,确保变更并未影响实际业务,检查完成后,发布变更结果。 变更关闭:在变更完成后,关闭变更任务。对变更记录进行留存,便于后续变更数据的运营与分析。 设计建议 父主题: OPS05 运维准备和变更管理
RES03-04 支持容灾管理 提供容灾管理功能,实现容灾状态及RPO监控,及异常场景下的业务切换。 风险等级 高 关键策略 实时监控容灾状态,了解容灾运行状态。 支持应用级数据校验,比较AZ间数据同步差异,监控及PO指标。 典型确定性故障场景下自动容灾或切换,无需人工接入,业务不受影响,满足RPO/RTO指标。
SEC05-04 密钥安全管理 密钥的安全管理对于整个工作负载的安全性至关重要。如果使用不恰当的密钥管理方式,强密码算法也无法保证系统的安全。密钥的安全管理包括密钥的生成、传输、使用、存储、更新、备份与恢复、销毁等完整的生命周期流程。 风险等级 高 关键策略 生成密钥: 分层管理密钥。最少把密
SEC05-05 证书安全管理 证书的常见用途包括传输数据的加密和系统间的身份认证场景。集中管理每个证书的用途、有效期等信息,并及时对证书替换。 风险等级 中 关键策略 集中管理证书: 建立中心化的证书管理系统,用于存储、跟踪和管理所有证书。 确保每个证书都有清晰的标识,包括用途、所有者、有效期等信息。
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
COST02-02 精细化预算管理和跟踪 风险等级 高 关键策略 针对企业不同项目/业务/应用,应该建立预算管理机制,精细化管理每个项目/业务/应用全生命周期的云开销。 企业的项目/业务是随时间变化而变化的,一般而言,新兴业务/项目常有更多云资源扩容的需求,而稳定的业务/项目则可
OPS05 运维准备和变更管理 OPS05-01 进行生产准备度评审(Product Readiness Review) OPS05-02 进行变更风控 OPS05-03 定义变更流程 父主题: 卓越运营支柱
数据持久度 数据持久度是指数据不丢失的概率,即存储在预计周期内不出现数据丢失的概率,可以用于度量一个存储系统的可靠性。其只表示数据是否丢失的概率,不体现数据丢失多少;数据持久度的预计周期,一般按一年进行预计。 影响存储数据持久度的主要因子有:冗余数、磁盘失效率与数据修复时间。其中
PERF01-01 全生命周期性能管理 风险等级 高 关键策略 指定性能目标 从性能角度来看,最好为性能场景定义具体的、量化的、可测量的性能目标。若要设置这些目标,需要充分了解业务要求以及预期将提供的服务质量。 需要与业务利益干系人共同关键功能的体验要求,而不是只关注技术指标。通
场景,验证应急恢复预案,从而加快恢复速度。 混沌工程度量指标 故障场景的覆盖率:分析故障场景的覆盖率,例如容灾场景覆盖 80%,过载场景覆盖 60%。 故障场景的命中率:分析故障场景中,真实发生的比率。 应急预案的质量:用于度量应急预案有效性和执行效率。 风险发现个数与等级:定期
使用数据加密服务DEW托管凭据。实现对数据库账号口令、服务器口令、SSH Key、访问密钥等各类型凭据的统一管理、检索与安全存储。 使用数据加密服务DEW中的凭据管理服务(CSMS)定期轮换凭证。 使用IAM委托。委托操作权限给云服务或者其它账号。 相关云服务和工具 数据加密服务
完成Pytorch NPU分布式训练任务,训练任务默认使用Volcano job形式下发到Lite资源池集群。详细步骤可参考最佳实践文档。 训练显存优化实践 pytorch的内存池基本管理策略 pytorch的内存池以block为粒度来进行管理,block池分为小内存池与大内存池