Google Cloud Well-Architected Framework 的卓越營運支柱中，這項原則可協助您確保雲端工作負載的營運準備就緒和效能。強調要為服務效能建立明確的期望和承諾、實作健全的監控和快訊機制、進行效能測試，以及主動規劃容量需求。
原則總覽
不同機構對作業準備程度的解讀可能有所不同。 作業準備程度是指貴機構為在 Google Cloud上順利運作工作負載所做的準備。準備運作複雜的多層雲端工作負載時，需要仔細規劃上線和day-2的作業。這些作業通常稱為「CloudOps」CloudOps。
營運就緒的重點領域
營運準備程度包含四個重點領域。每個重點領域都包含一組活動和元件，這些是準備在 Google Cloud中運作複雜應用程式或環境時的必要條件。下表列出各個重點領域的元件和活動：
| 營運就緒的重點領域 | 活動和元件 |
|---|---|
| 工作團隊 |
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| 程序 |
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| 工具 | 支援 CloudOps 程序所需的工具。 |
| 管理 |
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建議
如要使用 CloudOps 確保作業準備度與成效，請參考下列各節的建議。本文中的每項建議都與一或多個作業準備就緒的重點領域相關。
定義服務等級目標和服務等級協議
雲端作業團隊的核心責任是為所有重要工作負載定義服務等級目標 (SLO) 和服務水準協議 (SLA)。這項建議與「營運準備」的控管 重點領域相關。
定義服務等級目標：
SLO 必須具體、可衡量、可達成、相關且有時限 (SMART)，並反映您期望的服務水準和效能。
- 具體：清楚說明所需的服務和效能水準。
- 可評估：可量化及追蹤。
- 可達成：在貴機構的能力和資源限制內可達成。
- 相關性：符合業務目標和優先事項。
- 有時間限制：有明確的評估和評量時間範圍。
舉例來說，網頁應用程式的 SLO 可能為「可用性達 99.9%」或「平均回覆時間少於 200 毫秒」。這類服務等級目標可清楚定義網頁應用程式的必要服務和效能等級，且可隨時間測量及追蹤。
定義服務水準協議：
SLA 會列出對客戶的服務可用性、效能和支援承諾，包括違規時的罰則或補救措施。服務水準協議必須包含所提供服務的具體詳細資料、可預期的服務水準、服務供應商和客戶的責任，以及任何違規行為的處罰或補救措施。服務水準協議是雙方之間的合約協議，可確保雙方清楚瞭解與雲端服務相關的期望和義務。
追蹤服務等級目標：
使用 Cloud Monitoring 和服務水準指標 (SLI) 追蹤 SLO。Cloud Monitoring 提供全方位的監控和可觀測性功能，協助貴機構收集及分析與雲端應用程式和服務可用性、效能和延遲時間相關的指標。SLI 是具體指標，可用於衡量及追蹤一段時間內的 SLO。善用這些工具，就能有效監控及管理雲端服務，確保服務符合 SLO 和 SLA。
清楚定義、傳達及追蹤所有重要雲端服務的服務等級目標和服務等級協議，有助於確保部署的應用程式和服務的可靠性和效能。
導入全方位的觀測能力
為即時掌握雲端環境的健康狀態和效能，建議您同時使用 Google Cloud Observability 工具和第三方解決方案。這項建議與程序和工具 營運準備程度重點領域相關。
導入多種觀測解決方案，可制定全方位的觀測策略，涵蓋雲端基礎架構和應用程式的各個層面。Google Cloud Observability 是一體式平台，可從各種Google Cloud 服務、應用程式和外部來源收集、分析及視覺化呈現指標、記錄和追蹤記錄。使用 Cloud Monitoring，您可以深入瞭解資源使用情形、效能特徵和整體健康狀態。
為確保全面監控，請監控與系統健康狀態指標一致的重要指標，例如 CPU 使用率、記憶體用量、網路流量、磁碟 I/O 和應用程式回應時間。您也應考慮使用特定業務指標。追蹤這些指標有助於找出潛在瓶頸、效能問題和資源限制。此外，您也可以設定快訊，主動通知相關團隊潛在問題或異常狀況。
如要進一步提升監控能力，您可以將第三方解決方案與 Google Cloud Observability 整合。這些解決方案可提供額外功能，例如進階分析、機器學習輔助的異常偵測，以及事件管理功能。結合 Google Cloud Observability 工具和第三方解決方案，即可建立強大且可自訂的監控生態系統，滿足您的特定需求。透過這種組合式做法，您可以主動找出並解決問題、提高資源使用效率，以及確保雲端應用程式和服務的整體可靠性和可用性。
實作效能和負載測試
定期進行效能測試，有助於確保雲端應用程式和基礎架構可處理尖峰負載，並維持最佳效能。負載測試會模擬實際的流量模式，壓力測試會將系統推向極限，找出潛在瓶頸和效能限制。這項建議與程序和工具 營運準備程度重點領域相關。
測試效能：使用 Cloud Load Balancing 和負載測試服務，模擬實際流量模式並對應用程式進行壓力測試。這些工具可提供寶貴的洞察資料，瞭解系統在各種負載條件下的行為，並協助您找出需要最佳化的區域。
提升效能：根據效能測試結果，您可以決定如何最佳化雲端基礎架構和應用程式，以達到最佳效能和擴充性。這項最佳化作業可能包括調整資源分配、微調設定，或實作快取機制。
舉例來說，如果發現應用程式在流量高峰期會變慢，您可能需要增加分配給應用程式的虛擬機器或容器數量。或者，您可能需要調整網路伺服器或資料庫的設定，以提升效能。
定期進行效能測試並實施必要的最佳化措施，可確保雲端應用程式和基礎架構始終以最佳效能運作，為使用者提供流暢且反應迅速的體驗。這樣做有助於維持競爭優勢，並贏得顧客信任。
規劃及管理容量
如要讓雲端系統持續運作，並因應需求變化進行擴充，您必須主動規劃及管理雲端資源的容量。這項建議支援程序和工具，著重於運作準備程度。
考量服務限制並管理資源配額：如要規劃雲端資源的容量，請先瞭解您打算使用的服務硬性限制 (固定限制)。
- 預估運算、儲存空間、API 限制和其他所需資源的配額需求。請在需要資源前，先申請適當的配額調整。
- 將 Cloud Monitoring 的指標載入 BigQuery，並使用這些指標找出流量模式，以及追蹤系統負載隨時間的變化。
- 根據即將推出的行銷活動、使用者註冊和功能推出情況，預測資源需求。此外，也請考量您目前和預計的 SLA 承諾。
設計彈性和效率兼具的解決方案：規劃雲端部署作業的容量時，請將應用程式元件與特定機型分離。將工作負載固定至單一機型後，您就無法利用較新的雲端硬體或區域容量變化。
導入自動調度資源：導入自動調度資源政策，根據即時工作負載波動情況，動態調整雲端資源。自動調度演算法會評估 CPU 使用率、記憶體壓力及佇列深度等指標。根據評估結果，系統會在流量高峰期擴充資源，並在資源用量偏低時縮減資源，有助於最佳化雲端資源成本。
- 設定代管執行個體群組 (MIG)，使用混合執行個體範本，結合目前和新一代的機型。
- 請確認 MIG 設定包含執行個體彈性 (指定多個相容的機型) 和位置彈性 (將目標分散到區域中的多個可用區)。系統會根據目前的容量需求，從備援清單中自動佈建下一個偏好的機器類型，不會捨棄要求或限制運算資源。
持續監控及最佳化
如要管理及最佳化雲端工作負載，您必須建立程序，持續監控及分析效能指標。這項建議與程序和工具 的運作準備程度重點領域相關。
追蹤及收集資料：
如要建立持續監控和分析的程序，您需要追蹤、收集及評估與雲端環境各個面向相關的資料。您可以運用這項資料主動找出需要改善的地方、最佳化資源使用情形，並確保雲端基礎架構持續達到或超出您的效能期望。
查看記錄和追蹤記錄：
記錄可提供系統事件、錯誤和警告的實用深入分析結果。追蹤記錄會詳細說明要求在應用程式中的流程。分析記錄和追蹤記錄後，您就能找出潛在問題、問題的根本原因，以及在不同情況下應用程式的行為。服務間的封包往返時間等指標可協助您找出並瞭解工作負載中的瓶頸。
調整效能：
運用效能調整技術，大幅縮短應用程式回應時間，並提升整體效率。以下列舉幾個可用的技術：
- 快取：將經常存取的資料儲存在記憶體中，減少重複查詢資料庫或呼叫 API 的需求。
- 資料庫最佳化：運用索引和查詢最佳化等技術，提升資料庫作業的效能。
- 程式碼剖析：找出耗用過多資源或導致效能問題的程式碼區域。