- 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 ，在开始前一定要做好调研，坚持推进，否则很容易被遇到的困难和组织架构变更导致项目流产； 7-其他优化手段 整个测试环境稳定性治理过程中，除了上述的一些案例和技术方案之外，还有下面的一些技术优化手段，比如
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 其中南北向这个部分就是由我们的DCDN、SLB，也就是7层负载，还有API网关。 至于7层负载SLB，它能通过服务发现多可用区的下游服务和APIGW的节点，支持API的降级和全局限流的能力。 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
1.4K21编辑于 2023-09-04 - 来自专栏超级架构师
【数据治理】引导您制定有效数据治理计划的 7 个步骤
内部数据治理：第 3 部分 |数据治理的 7 个步骤 在本系列的第一部分中，我们定义了数据治理并研究了导致大规模清理项目的失误。 在第二部分中，我们检查了常见的数据治理模型，并回顾了哪些模型最适合不同类型的组织。在这篇文章中，我们将介绍数据治理的七个关键步骤。 即使您了解数据治理的主题，知道从哪里开始仍然是一个挑战。 这些步骤将帮助您走上通往有效数据治理框架的正确道路： 1. 建立数据治理组织 第一步是评估各种数据治理模型并选择最适合您组织的模型。数据治理组织的角色因一种模式而异。 识别战略主数据对象 数据治理无疑有助于提高数据的一致性，并使其与系统设计保持同步。但是，管理所维护的每条数据并不是一个好主意。必须识别需要治理的数据对象。 SAP MDG、Itelligence it.mds 和 SAP Information Steward，所有这些都内置了自动化各种治理流程和确保合规性的功能。 7.
89220编辑于 2022-05-30 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。 二、治理体系前端大仓在试行之后，经过在迭代的持续性治理，已经形成了一套完整的稳定性治理流程体系，如下：定义指标：在前端大仓monorepo研发流程模式下定义应用稳定性治理目标，治理目标是经过各业务域统一对焦且切实有效的 ；治理目标制定：在每个季度初，各业务域根据应用稳定性治理结果重新定义治理目标，写入到OKR中，作为当前季度的稳定性治理事项，各业务域因应用的质量不一样，稳定性治理指标也存在一定的区别；跟进过程：在每双周的平台周会同步各业务域在迭代的稳定性治理结果 自2023年7月试行、2024年初体系化推进以来，围绕五大核心指标--Git元数据大小、代码质量分、Linterror质量分、研发流程卡点和代码重复率，构建了“定义指标→制定目标→过程跟进→结果复盘”的闭环治理体系
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
云计算提升了软件开发运维效率，云测试打破了效能瓶颈进而提升软件质量，以混沌工程为代表的技术理念保障了云上系统稳定性。新一代软件工程将从开发效能升级、软件质量提升、系统稳定性保障三个维度全面革新。 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。 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。 本次分享主要介绍腾讯云消息队列如何通过使用常态化的混沌工程演习去提高系统的稳定性，验证各个关键场景的自动容灾能力。
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 确保同一座位只能被 1 个用户抢占；③ 全链路监控：用 Prometheus+Grafana 监控 QPS、错误率、锁竞争时间，设置阈值告警，高峰期安排专人值守；效果：黄牛订单占比从 50% 降到 5% 以下，系统稳定性达 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 - 来自专栏华章科技
详解数据治理相关的7个术语和名词
导读：本文介绍数据治理有关的名词和概念。当然，与数据治理相关的概念非常多，以下仅罗列几个常见的。 作者：用友平台与数据智能团队 来源：大数据DT（ID：hzdashuju） 01 数据元 1. 3大特性：高价值性、高共享性、相对稳定性。 4个超越：超越业务，超越部门，超越系统，超越技术。 2. 主要作用 在数据治理中，主数据用来解决企业异构系统之间核心数据不一致、不正确、不完整等问题。 为了提升数据仓库的数据质量，确保数据分析的准确性，数据仓库的建设需要实施数据治理的策略。很多企业的数据治理项目实施的动因都是解决数据仓库中的数据质量问题，以便获得更准确的分析决策。 数据湖的出现给数据治理带来了一定的挑战。数据湖将数据全部集中存储，那数据治理是在“湖中”治理还是在“湖外”治理，这是个需要企业研究和探索的问题。 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。
1.5K20编辑于 2022-01-20 - 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. 这能给我们后续无论是业务应用还是基础技术领域的服务治理提供一些参考。 1. 什么是服务治理 在一切的最开始，我们先来问自己一个问题，什么叫做服务治理？ 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？
4K31编辑于 2021-12-06 - 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 - 来自专栏韩锋频道
浅析”IT治理“
3 IT治理、企业治理、IT管理的关系 这是三个很容易混淆的概念，只有理清三者关系，才能有效推动治理落地。 【IT治理】 IT治理，主要关注企业的IT投资是否与战略目标相一致，从而构筑必要的核心竞争力。IT治理要能体现未来信息技术与未来企业组织的战略集成。 既要尽可能地保持开放性和长远性，以确保系统的稳定性和延续性。 【IT管理】 IT管理，是在既定的IT治理模式下，管理层为实现公司的目标而采取的行动。 ? IT治理实践 1 前提条件 明确目标 IT治理活动与企业治理过程相结合，并有企业领导的参与。IT治理专注于企业目标和战略，使用技术提高业务水平，并满足业务需求的足够可用的资源和能力。 治理流程 IT治理流程是保证企业的相关部门采用合理的步骤进行IT治理活动。制订相关流程和规范并有效实施。它应是根据企业需求出发并落实责任到人。
4.1K40发布于 2019-06-06
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