在 AWS 上利用 Eigen 预测质量的指南

Well-Architected 支柱

• 卓越运营

  本指南使用 Amazon Managed Grafana 监控与运营绩效相关的指标，并配置为直接向团队发出运营异常警报。Eigen 内置了自定义指标，并且可对指标进行跟踪，这有助于确保实现和衡量运营绩效。此外，Eigen 通过自动调度作业简化资源管理，增强对不同需求的响应能力。
  

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• 安全性

  本指南使用 AWS IAM Identity Center 进行单点登录（SSO），通过多重身份验证（MFA）保护登录的安全性。IAM Identity Center 简化了用户身份验证，提供了无缝安全的登录体验。Eigen 使用 IAM Identity Center 进行用户访问控制，降低了管理多个凭证的复杂性，提高了系统的整体可用性。
  

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• 可靠性

  该指南的实施通过采用松耦合架构完成，利用队列确保数据摄取的可扩展性。边缘设备使用自己的队列，对网络中断进行排队和重试操作。本指南采用以下注重可靠性的策略：

  • Amazon Simple Queue Service（Amazon SQS）队列专用于可扩展和可靠的数据摄取。这种设计可让系统在不影响性能或可靠性的情况下处理不同的数据负载。
  • 边缘设备使用自己的队列，对网络中断进行排队和重试操作。这一机制有助于确保对数据传输中断或故障进行系统管理和重试操作，从而提高可靠性。
  • 所有 API 调用均设计为无状态性和幂等性，即使在网络中断或出现瞬时故障的情况下，也能降低出错风险并促进行为的一致性。
    

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• 性能效率

  在本指南中，Lambda 支持无服务器计算，从而无需预置或管理服务器即可运行代码。通过利用 Lambda 函数，Eigen 可以自动执行任务，确保快速高效地执行操作、减少延迟并提高整体响应能力。
  

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• 成本优化

  本指南通过 AWS Cost Explorer 成本管理服务、Lambda 和 AWS Auto Scaling 优化成本。AWS Cost Explorer 成本管理服务使用户能够定期进行账单分析，帮助他们了解存储和计算资源的成本明细。 Lambda 可自动管理资源，并根据预定义模式安排计算资源的启动和停止。这种无服务器方法有助于确保资源仅在需要时处于活动状态，从而提高效率并降低成本。此外，AWS Auto Scaling 可以动态调整资源。自定义自动扩展监控机制通过自动扩展计算资源来响应客户负载的波动。这有助于在高峰时段实现最佳性能，同时在需求较低期间最大限度地降低成本。
  

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• 可持续性

  通过 Lambda 函数，本指南可根据预定义的计划安排停止和启动资源，从而实现最佳的计算资源分配。Lambda 根据需求高效管理计算资源，最大限度地减少了闲置期间不必要的能源消耗。这种方法可确保资源仅在需要时处于活动状态，从而降低总体能源消耗。

  此外，无服务器 Lambda 函数有助于建立更可持续的计算模型。无服务器架构（例如 Lambda 采用的架构）可根据需求自动扩展，从而实现最佳的资源利用率。与传统的基于服务器的模型相比，这可以减少能耗。
  

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