- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏阿甘的码路2
稳定性治理二，稳定性分析
【解决】： 提前做好容量规划，进行扩容 临时增加，借调服务器 限流，超过容量的请求快速返回失败，保证系统“不挂” 依赖治理 依赖的资源不稳定 特点：依赖资源，主要是指远程服务或存储，由于远程服务的响应时间变慢 依赖治理 强弱依赖识别：对关键链路的应用进行调用链路的服务进行强弱依赖分析，识别出哪些是强依赖，哪些是弱依赖。 强依赖一般指此服务不可用，流程不能往下走，直接影响功能，否则为弱依赖。 强弱依赖关系梳理方式： 手工梳理 工具扫描 日志分析 「强弱依赖的治理：」 首先不合理的依赖先去除 强依赖是否是真正的核心业务依赖，如果不是，就变成弱依赖 「对于弱依赖，一般的处理方式：」 增加业务开关
89451编辑于 2023-08-17 - 来自专栏Linyb极客之路
系统稳定性治理最佳实践
那么系统稳定性该如何治理？有没有什么标准或者可以放之四海皆准的方法论和实践？ 系统稳定性问题 ? 一个系统稳定性取决于很多因素，同样也受制于很多因素。 这类问题一般来说很难预期，也很难针对问题进行专项治理。覆盖全世界网络，根本没有人可以保证网络绝对的稳定性，也根本无法保障一台服务器永远不宕机。 稳定性治理 稳定性治理的核心三板斧，监控、压测和演练。 监控 监控如果做到了360无死角，则可以第一时间主动发现系统异常，定位到了解决则是相对明确的。 总结 稳定性治理三板斧：监控、压测和演练。应用容器三要素：load、线程、GC。业务数据监控四要素：大盘、成功率、RT值、主日志。DB监控三要素：QPS、TPS、慢SQL。 系统稳定性压倒一切，只有保障了好了稳定性，才能帮助业务蓬勃增长，因此稳定性治理始终是工程师基本能力之一。
2.3K30发布于 2020-08-27 - 来自专栏阿甘的码路2
稳定性治理三，故障预防、发现、处理
稳定性相关的前置知识在前两篇文章已经说的比较多了，个人也在网上对比看了下稳定性相关的内容，都是偏概念，因此此处更加偏向于系统实战设计实现。 需要注意的是，本篇的内容说到的，需要依赖前面两篇文章提到的系统分析，需要对系统掌控全面才能针对性的制作稳定性设计策略。 稳定性治理主要是需设计故障预防、故障发现、故障处理三个环节。 自动预案 系统自动预案是指在系统出现异常或故障时，系统自动执行预先设定好的应急措施，以确保系统的稳定性和可用性。 自动调整资源分配：当系统负载过高或资源紧张时，系统自动调整资源分配，以保证系统的稳定性和性能。 本期相关 稳定性治理一，重新认识系统 稳定性治理二，稳定性分析
1.4K31编辑于 2023-08-17 - 来自专栏老张的求知思考世界
被忽视的问题：测试环境稳定性治理
目前能搜到或者说我个人看到的关于测试环境稳定性治理的文章，仅有阿里和滴滴在这方面的一些实践方法论(链接见下方)。 附链接： 阿里巴巴线下环境稳定性治理 滴滴在测试环境上的探索和实践 项目背景和痛点 先交代下背景吧，这样能更好的理解做测试环境稳定性治理的出发点和治理方案为什么要如此设计。 分析过程及治理规划 针对上述的种种问题和痛点，我用了一周的时间做调研分析和评估，最终落地了环境稳定性治理规划和方案。下面是我的分析评估和治理规划，仅供参考。 调研分析出上述几点共性问题后，我输出了如下的稳定性治理规划： 项目名称 测试环境稳定性治理 项目目的 降低测试环境不稳定因素，提升环境可用SLA；让测试同学有更充裕的时间做自己专业的事情；快速交付稳定可用的测试环支撑业务的快速发展 6-环境资源下线回收 按照整体的治理规划，完成上述步骤后，就可以开始做环境割接，即： 搭建好stable环境，测试环境以容器化搭建，给业务方交付一套可用的测试环境，就下线回收一套ECS的虚拟机环境。
1.9K10编辑于 2022-01-25 - 来自专栏瓜农老梁
No.174# 中间件演进和稳定性治理实践
把 “看方向” 和 “稳定性治理” 体系化，保障驾驭的马车平稳行进。 通过容灾能力设计、遵守变更规范、落实代码评审、完善监控告警、蓝绿攻防演练、事故案例复盘等方面构建 “稳定性治理” 体系。 一、文章目录与个人介绍 二、中间件演进规范实践 三、中间件变更规范实践 四、中间件异地双活实践 五、稳定性治理内容提点 ----
72330编辑于 2022-12-03 - 来自专栏瓜农老梁
FA18# 中间件稳定性治理内容提点
引言 中间件稳定性尤为重要，本文希望梳理从各个方面形成一个体系回答这个问题。推而广之，其他技术治理也类似。
65030编辑于 2022-12-03 - 来自专栏杨建荣的学习笔记
B站服务稳定性建设：高可用架构与多活治理
当前继续专注于核心业务多活建设推进、多活管控治理等工作。 分享概要 一、高可用多活架构 二、业务多活改造 三、多活管控与治理 一、高可用多活架构 相较于传统的灾备单活的架构，多活指的是在同城或异地的一个数据中心建立一套与本地生产系统部分或完全对应的一套服务，再进行流量调度 三、多活管控与治理 1.多活元信息规则治理 我们初期在CDN上的一些规则偏向非标，有大量的正则写法，所以我们在做第一步时就对多活元信息的规则进行了治理，APIGW接入时也应用了前缀路由的模式，以方便做后续的统一切流管理 6.多活有效性验证 1)依赖展示 同城多活方案强调在机房内能够实现读写流量的处理，以便在故障时快速恢复。因此在有效性验证方面，比较注重依赖的排查。
1.4K21编辑于 2023-09-04 - 来自专栏华章科技
盘点数据治理的6个价值
作者：用友平台与数据智能团队 来源：大数据DT（ID：hzdashuju） 对于企业来讲，实施数据治理有6个价值，如图1-2所示。 ▲图1-2 数据治理的6个价值 01 降低业务运营成本 有效的数据治理能够降低企业IT和业务运营成本。 02 提升业务处理效率 有效的数据治理可以提高企业的运营效率。 03 改善数据质量 有效的数据治理对企业数据质量的提升是不言而喻的，数据质量的提升本就是数据治理的核心目的之一。 石秀峰，用友集团数据治理专家、中国电子商会数据资源服务创新专业委员会受聘专家、数据质量管理智库（DQPro）受聘专家。深耕数据领域十余年，曾主导过多家大型集团的数据治理、数据集成等项目的咨询和落地。
1K30编辑于 2022-04-14 前端平台大仓应用稳定性治理之路｜得物技术
为了更好的维护应用的代码，解决潜在的稳定性问题风险，2023年6月做了前端大仓的技术调研并在7月开始试行前端大仓的研发模式，在2024年年初开始对前端大仓应用的稳定性进行体系化治理，近2年时间的治理，前端大仓的应用无论在代码质量还是流程统一上都达到了一定的稳定程度 ，应用稳定性的治理达到了不错的效果，从未出现因大仓稳定性治理导致的线上问题。 同样在每双周也会进行代码重复率的同步，在季度末会进行治理目标的复盘，如下是2025年Q3季度各业务域的代码重复率治理情况：代码重复率的治理也有一个标准线，低于6%的应用说明代码复用已经比较好了，再专门投入时间治理的话 ，ROI不高，故应用的代码重复率低于6%的业务域都是常态化治理即可。 在Q3结束的时候，前端平台部分业务域已经达成了低于6%的标准线。六、治理总结前端平台通过试行大仓的研发模式，系统性地开展了应用的稳定性治理工作。
22910编辑于 2026-01-06- 来自专栏腾讯云中间件的专栏
混沌工程在云原生中间件稳定性治理中的实践分享
导语 由中国信息通信研究院举办的首届“精益软件工程大会”已于今日6月16日开幕。 大会以“云赋新生，精益求精”为主题，以保障系统稳定性、提升软件开发效能、促进软件高质量发展为目标，探索全面上云之后企业的软件研发效能与系统稳定性的关键技术演进和落地实践。 混沌工程实践分论坛将于2022年6月20日下午14:00开始。 议题分享 腾讯云Kafka产品研发负责人许文强将在混沌工程实践分论坛为大家带来以《混沌工程在云原生中间件稳定性治理中的设计与实践》为主题的精彩演讲。 当中间件出现抖动、异常、故障等稳定性问题时，业务可能就会遭受影响。而消息队列底层一般是分布式架构，其架构复杂, 严重依赖IAAS层的稳定性。
1K10编辑于 2022-06-17 瞬时高并发系统设计：从流量治理到稳定性保障的实战指南
瞬时高并发系统设计：从流量治理到稳定性保障的实战指南“直播间上链接 1 秒售罄，服务器直接报 503”“春运抢票刚点提交，页面就卡住不动”“赛事门票开放抢购，3 分钟内流量暴涨 100 倍，数据库直接宕机 稳定性要求高：“崩一次影响巨大”瞬时高并发场景往往是 “业务关键节点”：比如春运抢票关系到用户能否回家，演唱会开票关系到平台口碑，一旦系统崩溃，不仅会引发大量用户投诉，还可能造成直接经济损失（如退款、赔偿 二、架构设计核心：全域流量治理，分层扛压瞬时高并发系统的设计核心不是 “硬扛流量”，而是 “让流量在每个环节都可控”—— 通过 “接入层削峰、应用层解耦、数据层保稳、基础设施弹性”，形成一套 “流量漏斗 五、避坑指南：6 个最容易踩的技术坑过度依赖缓存，忽略数据库压力：缓存不是 “万能药”，需提前压测数据库极限（如用 JMeter 模拟 1 万 QPS 写入），确保数据库能承载缓存失效后的流量；流量预测不准 结语：瞬时高并发系统的设计思想瞬时高并发系统的设计，不是 “追求极限性能”，而是 “追求可控的稳定性”—— 核心思想是：流量可控：通过排队、限流、削峰，让流量 “平缓进入” 系统，避免骤升骤降；资源隔离
61610编辑于 2025-09-25- 来自专栏TakinTalks稳定性社区
SRE实战：如何低成本推进风险治理？稳定性与架构优化的3个策略
作者介绍 数列科技联合创始人、CTO——陆学慧 TakinTalks稳定性社区发起人。参编《信息系统稳定性保障能力建设指南1.0》和《稳定性保障服务商能力要求》。 从长远来看，我们所有的稳定性和SRE工作，其实是在解决系统的整体健康和医疗成本之间的平衡问题。 今天我将主要分享如何系统地解决这些问题，以及稳定性保障和架构优化的核心策略。 上述两个痛点都指向同一个问题：公司的稳定性表现和投入在稳定性上的成本是正相关。由于目前风险管理的成本较高，所以大家被迫选择围绕故障来解决问题。 条消息堆积告警，每次堆积几十万条，基本消失 3）硬件成本降低：RT降低后，集群容量提升40%以上，整体硬件缩容了30% 四、总结与展望 通过上述案例，我们可以回顾之前提到的核心策略，即丰富数据、积累经验库和治理劣化场景 由于篇幅限制，还有一些业务架构和技术架构优化、日常发布中的劣化治理的案例无法一一分享。
92610编辑于 2023-12-04 - 来自专栏希里安
微服务治理？容器治理？
微服务治理的主要目标是确保整个系统的一致性、稳定性和安全性。 服务发现与注册： 微服务架构中的服务需要能够找到彼此，这通常涉及到服务发现和注册中心，以确保新服务的自动注册和发现。 自动化： 自动化是微服务治理的核心，包括自动部署、自动伸缩和自动化测试等。 容器治理（Container Orchestration）： 容器治理是管理容器化应用程序的一系列策略和工具。 容器治理实例 容器治理是确保容器化应用程序在分布式环境中可靠运行的一组实践和工具。 容器治理： 安全性容器治理可以管理访问控制、证书管理和数据加密，以确保数据的保密性和完整性。 容器治理在这个示例中涵盖了容器的自动伸缩、容器的健康监控、容器的故障恢复、持久性存储连接以及安全性和访问控制等方面。这些措施确保了容器化应用程序的稳定性、性能和安全性。
1.1K40编辑于 2023-10-30 - 来自专栏实时流式计算
【译文】数据治理与BI治理
几十年来，数据治理一直是企业关注的焦点，并随着企业数据量的急剧增长，数据治理的重要性日益凸显。然而，大规模的有效BI治理一直是一个难以实现的目标，因为它需要比传统数据治理更广泛的关注点。 毕竟，如果给用户的交付物不一致，或者缺乏适当的上下文以确保业务用户正确地理解数据，那么所谓高质量、精心治理的数据又有什么价值呢？ 有效的BI治理要求组织为数据和分析的治理建立流程。 BI门户的关键治理角色体现在以下两个场景：独立的BI治理平台，或与数据目录协同工作。 什么是数据治理？ 数据治理是一组确保有效管理和利用数据的过程和技术的集合。 组织中的分析师和数据管理员使用数据治理工具来执行公司治理政策，来促进数据的正确使用。 应用这些工具进行数据治理需要大量的持续投资，因此许多组织希望从这些投资中获得可观的投资回报。 什么是BI治理？
1.5K40编辑于 2023-03-24 - 来自专栏橙子架构杂谈
【服务治理】服务治理漫谈
【服务治理】服务治理漫谈 0. 超长的调用链路路和多个单点系统，将会在服务规模上升时引发稳定性和性能问题。在丁丁租房和美团就多次发生类似的单点故障。 这一步到位地解决了单点长链路的问题，且能够在直连的基础上，进行更大的性能优化和稳定性的抬升。 我们需要什么样的服务治理 我们了解了什么是服务治理、服务治理是怎么演变发展的，这时候，我们不禁会想，我也要做服务治理！但是，请先停一下，请先问一下自己，我们需要什么样的服务治理？ 6.
4K31编辑于 2021-12-06 - 来自专栏华章科技
详解6G系统数据治理方案的设计要点和原则
6G系统的数据治理方案将为AI和感知业务提供有力支持，将催生新的业务方式和系统特性。 01 设计要点和原则 数据治理的范围远不止是传统的数据采集与存储。 02 架构特点 独立的数据面是数据治理系统设计中的关键特性（如图2所示），它将为6G系统提供数据相关的通用能力，从而为6G系统内部和外部功能提供透明、高效、内生安全和隐私保护。 ▲图2 独立的数据面实现完整的数据治理 1. 独立数据面 独立数据面旨在实现6G系统的数据治理方案，它处理的数据来自不同业务实体。 因此，6G中的数据治理是典型的多方参与场景，使用6G系统提供的数据或知识的数据客户、6G系统的数据提供者都可能参与其中。 6G可以有自己的数据治理框架，也可以在自身领域知识的基础上，与其他行业参与者一起构建数据治理框架。也就是说，数据治理框架可能存在不同的演进或发展路线。
67120编辑于 2022-03-11 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【数字信号处理】离散时间系统稳定性 ( 稳定性概念 | 稳定性用法 )
文章目录 一、离散时间系统稳定性 二、离散时间系统稳定性实际用法 一、离散时间系统稳定性 ---- 线性时不变 LTI 系统 , 如果 " 输入序列 " 有界 , 则 " 输出序列 " 也有界 ; 充要条件 : \sum^{+\infty}_{m = -\infty} |h(n)| < \infty 二、离散时间系统稳定性实际用法 ---- 实际用途 : 设计一个 滤波器 , 设计完 滤波器参数 后 ,
3.9K30编辑于 2023-03-30 - 来自专栏全栈程序员必看
服务治理
服务治理可以说是微服务架构中最为核心和基础的模块，它主要用来实现各个微服务实例的自动化注册和发现。 中 istio 谷歌、IBM、Lyft 是 少 Ps：Spring Cloud Eureka是Spring Cloud Netflix 微服务套件的一部分，主要负责完成微服务架构中的服务治理功能 1.阿里 – Dubbo 2.阿里 – HSF 3.腾讯 – Tars 4.JSF 5.CNCF – Linkerd 6.新浪 – Motan 7.istio 大部分（Linkerd除外、 除了这3个核心动作之外，其它的辅助操作还有统计上报、鉴权等等，这也是我们搭建一个服务治理框架需要实现的功能。从MVP的角度来说，注册、订阅、变更下发是最基础的核心功能。 服务治理的扩展 在企业中，我们可以针对服务治理做更多的扩展。比如： 1.基于版本号的服务管理，可以用于灰度发布。 2.请求的复制回放，用于模拟真实的流量进行压测。
1.2K30编辑于 2022-08-04 - 来自专栏ThoughtWorks
周四晚7点半｜研发效能治理的6个影响因素和6个关键策略
研发效能治理的6个影响因素和 6个关键策略 3月24日（本周四）19:30-21:00 扫描上方二维码，免费报名直播，永久获取会议资料 数字化资产和产品逐步成为各行业中公司核心竞争力的承载，其生命周期的延续和可持续发展的挑战都让一个概念不断被提到 研发效能治理的策略有哪些？本场直播聊一聊。 扫描下方二维码，查看往期直播回放
38830编辑于 2022-03-24 - 来自专栏FreeBuf
观点 | 数据治理与数据安全治理思考
数据治理 数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为，包括数据治理计划、监控、实施。 从这8个能力域来看与数据治理需要的工具类似，因此我们在某一个层面上，可以DCMM为标准来进行数据治理的工作开展，或者认同DCMM作为现阶段数据治理的指导，不必深究数据治理与数据管理的差异化。 （数据安全复合治理与时间白皮书） 不同之处 →视角不同 数据治理的视角： 数据治理指利用数据驱动业务，实现企业增值。数据治理的智能化程度，决定了企业数字化转型的加速度。 而数据安全治理是数据治理的一个过程，是企业数字化转型进行数据治理中必经阶段，数据安全治理是否可以独立实施还有待详细讨论，数据安全治理是以保护数据的生命周期安全，需要的一系列管理和技术支撑，是数据安全领域数据 在现阶段多数中小企业数据中台或数据治理仍在建设中的情形下，根据数据治理的侧重点不同，在数据治理过程中实施数据安全治理的比重或阶段各不相同，甚至不包含数据安全治理。
2.3K30编辑于 2023-03-30
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号