私はアプリケーションを PoC から運用環境に移行する複数のプロジェクトに取り組んでいます。
これらは、本番の準備が整っていることを確認するために、私自身と私のチームのために用意したチェックリストです。
ここでは、アプリケーションが Python プログラミング言語で作成され、Kubernetes 経由で AWS にデプロイされるため、チェックリストに重点が置かれています。
これらすべてが必須というわけではありませんが、私が最も便利だと感じたものです。
1. アラートとメトリクス
- [ ] インフラストラクチャの問題 (メモリや CPU 使用率の増加、サービスの利用不能など) についてアラートが設定されていますか?
- [ ] アプリケーション固有の重大なロジック障害に対してアラートが設定されていますか?
- [ ] インフラストラクチャとリソースの使用状況の履歴データ (過去数時間/数日) を表示できますか?
- [ ] リアルタイム監視ダッシュボードは設置されていますか?
2. ダッシュボードとSOP
- [ ] アラートと既知の問題を処理するための SOP 文書はありますか?
- [ ] 一般的なシナリオに利用できる Runbook はありますか?
- [ ] インシデント対応計画は策定されていますか?
3. オンコールマッピングとリズム
- [ ] アプリケーションレベルの問題に対するオンコール担当者のマッピングはありますか?
- [ ] インフラストラクチャ関連の問題に対するオンコール担当者のマッピングはありますか?
- [ ] 定義されたローテーション スケジュールとエスカレーション ポリシーはありますか?
4. 導入
- [ ] 適切なインスタンス タイプ (GPU または CPU) は決定されましたか?
- [ ] 必要なサーバーの種類が指定されていますか?
- [ ] フェイルオーバー用のマルチアベイラビリティゾーンのサポートはありますか?
- [ ] 複数のリージョンはサポートされていますか?
- [ ] トラフィックの急増に備えて自動スケーリングが設定されていますか?
- [ ] サーバーにヘルスチェックが設定されていますか?
- [ ] リソース制限は定義され、文書化されていますか?
- [ ] Blue-Green または Canary の展開戦略は導入されていますか?
- [ ] 定義されたロールバック計画と手順はありますか?
5. 可観測性と追跡
- [ ] 関連するメトリクス (リクエスト数、HTTP ステータス コード、使用状況など) を表示するダッシュボードはありますか?
- [ ] デバッグ目的で、単一のリクエストをエンドツーエンドでトレースできますか?
- [ ] ログの集約および分析システムは導入されていますか?
- [ ] 分散トレーシングは実装されていますか?
6. 負荷テスト
- [ ] サーバーの負荷処理能力を決定するために容量計画が実行されましたか?
- [ ] 定義されたパフォーマンス ベンチマークはありますか?
- [ ] ストレステストは実施されましたか?
7. 品質
- [ ] 自動単体テストはありますか?
- [ ] 自動化された統合テストはありますか?
- [ ] 静的コード分析 (複雑さのチェックなど) は実行されていますか?
- [ ] コード カバレッジは測定され、許容レベルにありますか?
- [ ] 本番環境の健全性テスト ケースはありますか?
- [ ] CI/CD パイプラインは設置されていますか?
- [ ] セキュリティ スキャンと脆弱性評価は定期的に実行されていますか?
8. リリース
- [ ] Swagger/OpenAPI ドキュメントは入手可能で最新ですか?
- [ ] API とリリースのバージョン管理システムはありますか?
- [ ] 定期メンテナンス用に確立された通信チャネルはありますか?
- [ ] 変更管理プロセスはありますか?
- [ ] 機能フラグは新機能の段階的なロールアウトに使用されますか?
9. 災害復旧と事業継続
- [ ] バックアップと復元の手順は整備され、テストされていますか?
- [ ] データ複製戦略はありますか?
- [ ] 目標復旧時間 (RTO) と目標復旧時点 (RPO) が定義されていますか?
- [ ] 災害復旧訓練は定期的に実施されていますか?
10. コンプライアンスとセキュリティ
- [ ] データは保存中および転送中に暗号化されていますか?
- [ ] アクセス制御と認証メカニズムは導入されていますか?
- [ ] 定期的なセキュリティ監査は実施されていますか?
- [ ] アプリケーションは関連する業界標準 (GDPR、HIPAA など) に準拠していますか?
11. ドキュメント
- [ ] システム アーキテクチャのドキュメントは入手可能で最新のものですか?
- [ ] API ドキュメントは完全かつ最新のものですか?
- [ ] 操作手順は文書化されていますか?
- [ ] 包括的なトラブルシューティング ガイドはありますか?
以上が本番準備チェックリストの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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