리뷰는 후속 요약 및 개선 사항을 기반으로 작성되었습니다. 그렇다면 안정성 문제를 어떻게 찾고 측정할 수 있을까요? 그렇다면 오늘의 주인공인 가용성을 끌어내야 합니다.
가용성은 비즈니스 안정성을 평가하는 중요한 지표입니다. 데이터 정량화 및 기준 설정을 통해 비즈니스의 주기적인 문제를 발견하고 이를 통해 보다 목표화된 방식으로 서비스 품질을 향상시킬 수 있습니다.
그렇다면 사용성이란 무엇일까요? 가용성은 특정 시간 간격 내에서 기능적 개인이 사용할 수 있는 총 시간의 비율을 나타냅니다. 즉, 일정 기간 내에 시스템이 정상적으로 작동할 수 있는 확률이나 비율을 말합니다. 현재 우리의 인터넷 사업의 대부분은 '실시간'과 '온라인', 즉 실시간 온라인 시스템이다. 대부분의 비즈니스에서 위에서 언급한 지정 시간은 7*24시간이어야 합니다.
사용성 결과는 종종 소수점이나 백분율을 사용하여 표현됩니다. 우리는 일반적으로 소수점 이하 연속되는 9의 수에 해당하는 9라는 숫자를 사용합니다. 예를 들어, "Five Nines"는 지정된 기간 내에 시스템의 가용성이 0.99999(또는 99.999%)임을 의미합니다.
예를 들어 시스템은 1일, 즉 24시간 등 지정된 기간 내에 작동합니다. 동시에 모니터링 단위는 분, 즉 1440분입니다. 우리가 모니터링한 1440분 동안 시스템은 1430분 동안 정상적으로 실행되었습니다. 그런 다음 지정된 기간 내에 시스템 가용성은 1430/1440≒0.99306(99.306%)입니다. 이것이 우리가 종종 두 개의 9라고 부르는 것입니다.
그러면 99.306%의 값은 일반적으로 사용 가능한 가용성 상태의 시스템 비율을 나타내고, 1~99.306%에서 얻은 0.694%의 값은 시스템이 처리할 수 없는 비가용성 상태의 비율을 나타냅니다. 예외. 간단히 공식으로 나열하면 다음과 같습니다.
비즈니스가 온라인에 있는 총 시간 = 비즈니스의 정상적인 이용 가능 시간 + 비즈니스의 비정상적인 비가용 시간
한 단계 더 나아가 유용성은 다음을 의미합니다.
가용성 = 비즈니스의 일반적인 가용성 시간 / 비즈니스가 온라인에 있는 총 시간
사용성이 무엇인지 이해하고, 사용성을 확립하는 방법에 대해 이야기해 보겠습니다. 유용성을 확립하는 방법에는 여러 가지가 있으며 몇 가지 일반적인 방법이 있습니다.
다이얼 테스트 방식은 각 사업의 애플리케이션, 기능, 모듈을 기준으로 각 사업의 운영 상태가 정상인지를 주기적으로 테스트하는 방식이다.
예: 우리 회사에는 A라는 모듈이 있습니다. 그런 다음 사용자 행동을 시뮬레이션하여 정기적으로(예: 5분에 한 번씩) 이 모듈의 실행 상태를 샘플링합니다. 모듈이 정상적으로 실행되면 가용성으로 기록되고, 비정상적으로 실행되면 비가용성으로 기록됩니다. 일정 기간(예: 1일) 내에 누적된 가용성 상태의 비율이 이 모듈의 가용성입니다.
그럼 비즈니스나 모듈의 정상 여부는 어떻게 판단하나요? 웹 형태의 비즈니스를 예로 들어보겠습니다. 해당 서비스의 홈페이지, 카테고리 페이지, 콘텐츠 페이지의 주요 내용을 확인할 수 있습니다. 일반적으로 지정된 페이지의 Head, Body, Bottom의 지정된 필드나 키워드를 일치시킬 수 있습니다. 지정된 필드나 필드 또는 키워드 그룹이 일치할 수 있으면 정상이고, 그렇지 않으면 비정상입니다. 스크립트, Nagios, Zabbix 및 기타 도구를 사용하여 비즈니스에 대한 주기적인 테스트를 구현할 수 있습니다.
이 방법의 장점과 단점은 분명합니다. 이 방법의 장점은 구현하기가 덜 어렵고 사용자 행동을 시뮬레이션하여 측정할 수 있으며 실제 비즈니스 상황과 더 일관성을 가질 수 있다는 것입니다. 그러나 이러한 주기적인 샘플링 방법을 통해서는 샘플링 샘플이 부족하거나 편향되는 문제가 있습니다. 예를 들어, 다이얼 테스트는 5분마다 수행되며, 결함이 발생하고 이 5분 이내에 수리되면 다이얼 테스트 방법으로는 이러한 오류를 포착하기가 어렵습니다.
로그 분석 방식은 각 업체의 애플리케이션, 기능, 모듈 로그를 분석하여 가용성을 확보하는 방식입니다.
예: 우리 회사에 A라는 모듈이 있는데, 이 모듈의 1시간 로그가 주기적으로(예: 한 시간에 한 번) 분석됩니다. 로그 수준과 구별되는 정상적인 요청의 비율은 지난 시간 동안 이 모듈의 가용성입니다. 웹 유형의 비즈니스를 예로 들면, 로그에서 2XX 및 5XX 상태에 대한 통계 및 분석을 수행할 수 있습니다. 2XX는 가용성을 의미하고 5XX는 비가용성을 의미한다는 것을 이해할 수 있습니다. (3XX, 4XX는 실제 사업상황을 토대로 분석 참여 여부를 고려할 수 있습니다)
이 방법은 다이얼 테스트 방법에서 샘플링 샘플이 부족하거나 편향되는 문제를 분명히 해결하지만 실제 비즈니스 영향 지수가 크게 다를 수 있는 상황도 있습니다. 예를 들어 지난 1시간 동안의 오류는 모두 1분 이내에 발생했고 나머지 59분의 업무는 정상이었습니다. 분명히 이러한 방식으로 얻은 가용성과 실제 비즈니스 상황 사이에는 일정한 차이가 있습니다. 그렇다면 이 편차를 해결하는 방법은 무엇입니까? 로그분석 임계값 방식이 등장했습니다.
로그 분석 임계값 방식은 로그 분석 방식을 기반으로 상태 임계값 판단을 추가한 가용성 계획 방식입니다.
예: 우리 회사에는 A라는 모듈이 있습니다. 로그 분석을 통해 정상적인 상황에서 이 모듈에 대한 요청 횟수가 분당 약 100,000회라는 것을 알았습니다. 그러면 임계값을 10회로 설정할 수 있습니다. 이 10번이 의미하는 바는 1분 안에 1만분의 1 미만의 오류가 발생할 수 있다는 것입니다. 1분 이내에 발생한 오류 개수가 10개 미만인 경우 지난 1분 동안의 상태를 정상으로 간주하여 Availability로 표시합니다. 1분 이내에 오류가 10개 이상 발생하면 지난 1분 동안의 상태를 비정상으로 간주하여 사용 불가로 표시합니다. 마지막으로 가용성 상태의 비율이 이 모듈의 가용성으로 계산됩니다. 물론 이 기준점은 기업의 실제 상황에 따라 조정될 필요가 있습니다.
이 방법은 다이얼 테스트 방법의 샘플 편차와 로그 분석 방법의 실제 비즈니스 영향 간의 단절 문제를 효과적으로 해결하고 좋은 균형을 달성합니다.
또 다른 질문이 있습니다. 사업체가 세 개의 모듈 A, B, C로 구성된 경우 모듈의 가용성을 통해 사업의 가용성을 어떻게 계산합니까? 간단한 방법은 가장 많은 3개 모듈의 가용성 평균을 사용하는 것입니다. 하지만 사업 목표에는 문제가 있다. 그런 다음 이를 비즈니스 목표에 맞춰 가중 평균 방법을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 모듈 A가 비즈니스에 더 중요한 경우 가용성을 계산할 때 모듈 A에 더 많은 가중치를 부여합니다. 모듈 C는 비즈니스에 대한 우회 시스템이므로 가용성을 계산할 때 모듈 C의 가중치를 줄일 수 있습니다. 비유하자면, 우리가 도출하는 가용성은 비즈니스 및 비즈니스 목표에 최대한 근접할 수 있습니다.
또한 Keynote 및 Borui와 같은 타사 테스트 플랫폼의 노드를 사용하여 비즈니스에 대한 보다 광범위한 테스트를 수행하여 샘플 수집의 정확성을 높이고 편차를 줄일 수도 있습니다. 물론, 결과는 제3자 플랫폼과 링크의 안정성에 의해 제한됩니다
클라이언트가 있는 기업의 경우 클라이언트의 주요 경로에 대한 관리를 수행한 후, 사용자의 관리 로그를 서버로 중앙 집중화하여 중앙 집중적으로 분석할 수 있습니다. 이 방법은 가장 현실적인 사용자 상태를 반영할 수 있지만, 상대적으로 구현 비용이 높고 로그 업로드가 지연되는 등의 문제도 있습니다.
위에 쓰여진 것보다 가용성을 계산하는 방법이 훨씬 적고, 모든 문제와 문제점을 해결할 수 있는 단일 방법은 없습니다. 비용, 수입, 시간 등의 관점에서 귀하의 비즈니스 또는 팀에 가장 적합한 방법을 하나 이상 선택하고 이를 활용하여 귀하의 비즈니스의 서비스 품질을 지속적으로 향상시켜 보세요.
위 내용은 운영 안정성 문제의 핵심 – 가용성의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!


수년 동안 Linux 소프트웨어 배포는 Deb 및 RPM과 같은 기본 형식에 의존하여 각 배포의 생태계에 깊이 뿌리 내 렸습니다. 그러나 Flatpak과 Snap이 등장하여 응용 프로그램 포장에 대한 보편적 인 접근 방식을 약속했습니다. 이 기사는 시험합니다

장치 드라이버를 처리 할 때 Linux와 Windows의 차이점은 주로 운전자 관리 및 개발 환경의 유연성에 반영됩니다. 1. Linux는 모듈 식 설계를 채택하며 드라이버를 동적으로로드하고 제거 할 수 있습니다. 개발자는 커널 메커니즘을 심층적으로 이해해야합니다. 2. Windows는 Microsoft Ecosystem에 의존하며 운전자는 WDK를 통해 개발하고 서명 및 인증을 받아야합니다. 개발은 비교적 복잡하지만 시스템의 안정성과 보안을 보장합니다.

Linux와 Windows의 보안 모델에는 각각 고유 한 장점이 있습니다. Linux는 유연성 및 사용자 정의 가능성을 제공하여 사용자 권한, 파일 시스템 권한 및 Selinux/Apparmor를 통해 보안을 가능하게합니다. Windows는 사용자 친화성에 중점을두고 WindowsDefender, UAC, 방화벽 및 Bitlocker에 의존하여 보안을 보장합니다.

Linux와 Windows는 하드웨어 호환성이 다릅니다. Windows는 광범위한 드라이버 지원이 있으며 Linux는 커뮤니티 및 공급 업체에 따라 다릅니다. Linux 호환성 문제를 해결하려면 RTL8188EU 드라이버 리포지토리 복제, 컴파일 및 설치와 같은 드라이버를 수동으로 컴파일 할 수 있습니다. Windows 사용자는 성능을 최적화하기 위해 드라이버를 관리해야합니다.

가상화 지원에서 Linux와 Windows의 주요 차이점은 다음과 같습니다. 1) Linux는 KVM과 Xen을 제공하며, 높은 커스터마이징 환경에 적합한 뛰어난 성능과 유연성을 제공합니다. 2) Windows는 친숙한 인터페이스를 통해 Hyper-V를 통한 가상화를 지원하며 Microsoft 소프트웨어에 의존하는 기업에 적합한 Microsoft Ecosystem과 밀접하게 통합됩니다.

Linux 시스템 관리자의 주요 작업에는 시스템 모니터링 및 성능 조정, 사용자 관리, 소프트웨어 패키지 관리, 보안 관리 및 백업, 문제 해결 및 해상도, 성능 최적화 및 모범 사례가 포함됩니다. 1. 상단, HTOP 및 기타 도구를 사용하여 시스템 성능을 모니터링하고 조정하십시오. 2. 사용자 ADD 명령 및 기타 명령을 통해 사용자 계정 및 권한을 관리합니다. 3. APT 및 YUM을 사용하여 소프트웨어 패키지를 관리하여 시스템 업데이트 및 보안을 보장합니다. 4. 방화벽을 구성하고 로그를 모니터링하고 데이터 백업을 수행하여 시스템 보안을 보장합니다. 5. 로그 분석 및 공구 사용을 통해 문제를 해결하고 해결합니다. 6. 커널 매개 변수 및 응용 프로그램 구성을 최적화하고 모범 사례를 따라 시스템 성능 및 안정성을 향상시킵니다.

Linux를 배우는 것은 어렵지 않습니다. 1.Linux는 UNIX를 기반으로 한 오픈 소스 운영 체제이며 서버, 임베디드 시스템 및 개인용 컴퓨터에서 널리 사용됩니다. 2. 파일 시스템 및 권한 관리 이해가 핵심입니다. 파일 시스템은 계층 적이며 권한에는 읽기, 쓰기 및 실행이 포함됩니다. 3. APT 및 DNF와 같은 패키지 관리 시스템은 소프트웨어 관리를 편리하게 만듭니다. 4. 프로세스 관리는 PS 및 최고 명령을 통해 구현됩니다. 5. MKDIR, CD, Touch 및 Nano와 같은 기본 명령에서 학습을 시작한 다음 쉘 스크립트 및 텍스트 처리와 같은 고급 사용법을 사용해보십시오. 6. 권한 문제와 같은 일반적인 오류는 Sudo 및 CHMod를 통해 해결할 수 있습니다. 7. 성능 최적화 제안에는 HTOP을 사용하여 리소스 모니터링, 불필요한 파일 청소 및 SY 사용이 포함됩니다.


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