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感度。
在系统运行当中为了保障系统的可用性所采用的策略：
，建立运维质量仪表盘
我们一定要建立运维数据看板，这个看板的数据并且要在业务、测试和运维人员对平台的情况达成一致，让大家足够重视这份数据，这样数据便有了推动力。建议这个地方的核心数据指标不要太多，因为涉及到多个团队，大家不能够一致理解，特别是传达到管理层，太多的指标，容易失去关注的焦点。
通行的做法，就是用可用性来做运维的数据看板。可用性的计算方法有简单的方法，也有复杂的方法。简单的方法就是在监控系统中搞一些探针来模拟用户监控，最后我们能得出故障的时长和可用性的时间，这样我们可以建立每天、每周、每月、每Q的可用性，可以做到分业务、分服务(更细粒度)等等;复杂的方法在模拟数据的基础上，可以把事件系统记录的时间数据拿过来作为评估的标准。另外可以把可用性上升到质量层面，这个里面涉及到的评估维度(成本、用户体验、满意度)就更多了，数据获取的来源也变得更多，有些是来自于客服系统，有些是来自于舆情监控，有些是来自于运维容量系统，有些是来自于事件系统等等，不过最终呈现的指标就是一个---质量。
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，设定技术准则和要求
运维需要和研发建立整体的技术标准和规范要求。因此从保障系统可用性的角度来说，我们需要设定一个路线图，最终服务于这个平台运行的可用性。比如说之前我提到的影响系统的因素里面讲到了先做标准化，然后做公共服务化、最终服务无状态化。运维一定要把标准化作为核心要务来推进，建立标准化的运维环境，建立标准化的技术栈，建立标准化的高可用方法论，最终这个业务的可用性一定是有保证的。
，恢复是第一要务
故障发生的时候，恢复必须是保证系统可用性所必须要时刻记住的。
在故障的当下，定位故障原因是大忌，这往往让故障时长变得不可控，因为会直接影响MTTR(平均修复时间)，影响用户的业务使用。用一些标准的原则去隔离故障，比如说服务器重启，链路禁用，DNS切换等等。
每一次故障发生后，运维人需要牵头去复盘故障，刚刚说了我们恢复是第一要务，所以故障的根本原因我们可能还不知道，此时就需要运维、测试和研发一起仔细的去看整个的故障过程，看看到底哪儿有什么问题?基本上也是从刚才说的四个方面来评估。不断的审视我们运维的能力和IT的能力，说“故障是运维最好的老师”的原因也在于此，它能够不断驱使我们走向更高的成熟度。
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系统可维护性原则
系统采用集中部署便于集中维护，提供分权分级的权限管理机制，不同的系统模块，不同的任务可以设置不同的数据操作、统计和监控查看分析权限。系统采用构件化设计思想，系统框架与业务逻辑分离，具备开放的体系结构。
系统功能模块均采用插件式方式架构，易于修改，对某一个功能模块的修改，一般不影响系统其他功能的正常运行；系统分析、调度更多采用的是配置模式，易于扩展，新增服务时对系统的修改较少，仅需调整配置文件参数即可；系统具备方便且可定期执行、分析结果的业务测试功能。
系统可靠性原则
系统可靠性指在规定条件下和给定时间内平台能正确运行的概率。系统可靠性用下列四个标准来判断:平台在运行的过程中不为故障所破坏或停止;平台的业务流程的结果不包括由故障所引起的错误；平台对执行业务的时间不能超过一定的限度；平台运行在允许的网络内。系统可靠性保障主要体现在以下两个方面：
系统采用增量备份和全备份相结合的方式定期备份重要的系统数据；
系统应具有良好的并行处理机制，对存取冲突的竞争具有有效的仲裁和加锁机制，充分保证事务处理的完整性，并降低系统I/O 开销，提高并发用户查询和存取的性能。
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系统可扩展性原则
可扩展性是软件设计的重要的原则之一，它以添加新功能或修改完善现有功能来考虑软件的未来成长。可扩展性是软件拓展系统的能力。
系统采用成熟的框架开发