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SRE: How Google Runs Production Systems 讀書筆記(二)

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第三章在講風險,開頭再度強調了「不該追求極端的可靠性」,我們必須考慮機會成本——可靠性的成本並非線性成長,多追求一個級別的提昇(例如 99% 提昇至 99.9%)說不定成本要提高百倍才做得到,甚至,好不容易達成後對使用者來說根本沒差

怎麼看風險?

可靠性(或者說對故障的容忍程度)是靠風險管理得出的結果。風險是一個非線性的連續體(continuum)的概念,我們要問的問題是:服務合理的風險是多少?

合理的風險更像是一個可選的區間,透過衡量「成本」、「業務風險」與「維運風險」對應後我們可以再選出一個目標值

怎麼量化風險?

故障導致的業務風險很難量化(例如媒體大肆報導導致退訂),最直接的作法是參考指標(延遲、停機時間、請求成功率等)

拿停機時間來看——可用性水準訂為 99.99%,一年當中可以接受的停機時間就是 52.56 分鐘

但對分散式服務來說,停機可能是很久才會發生一次的(較難追蹤校正),可以改用請求成功率——可用性水準訂為 99.99%,如果一天要接受 2.5 M 個請求,錯誤數量少於 250 個即可(要注意不同請求的重要性不同,直接面向使用者的請求會更重要)

可用性目標應該多久更新一次?訂定的依據是什麼?

通常以一季為單位來訂,每週或每天追蹤其變化

成本考量很重要,舉了一個很好的比較:Gmail 跟 Youtube——Gmail 定的可用性目標很高,因為如果服務中斷,會導致大量成本及嚴重後果(例如包含許多企業在內的使用者流失);反之,為 Youtube 設定的可用性目標較低,因為快速發展更重要

可以思考下列這些問題:

  • 使用者是誰?他們期望怎樣的服務水準?
  • 服務是否直接關係到收入?(公司的收入或客戶的收入都算)/ 是付費還是免費?
  • 競爭對手的服務水準如何?
  • 多一個「9」,收益增加多少,成本增加多少?
  • 服務是否為基礎設施?服務水準是否可以適用各個業務端?

如果難以訂定,可以參考「ISP 的服務錯誤率」(大約 0.01%-1%),只要可用性優於此基礎,故障就會被網際網路的噪音(noise)掩蓋掉

持續發生的零星故障 / 全網中斷哪個更糟糕?

看情況。不同故障類型不能以同樣方式來量化,要考慮不同故障會對業務端造成多大影響

同一個服務怎麼滿足不同類型的使用者?

有時服務的特性是雙面刃,書上舉了 BigTable 為例:要低延遲,利用率愈低愈好(可以更快處理),但要低成本,利用率愈高愈好(避免閒置)

我自己在使用 BigTable 也遇過這種競爭約束(competing constraints)的情況:同一個應用要服務 streaming 跟 batch 這兩種不同場景

書上提供一個解決方式:用戶隔離——低延遲使用者跟離線分析使用者分別使用不同叢集

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