SRE 实践:服务可靠性案例课
白园
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25|可靠性基础科学:可靠性背后的运筹学和概率学

你好,我是白园。今天我们聊一下可靠性背后的一些基础学科——运筹学和概率学的知识。

概率学

首先看下概率学相关的,在添加监控和报警的时候,我们发现服务 A 同时对外提供了多个功能,比如点赞、评论、互动等都是服务 A 同时提供的。同时还带了几十个小的功能,这个时候如果我们想配置可用性的报警,是都配置还是只配置几个重要的就行呢? 其实这个背后就会涉及到一个概率学的知识。
就是当 A1 发生的时候,B1 同时发生的概率是多少。如果 A1 发生的时候,B1 也同时概率超过 99%。这个时候只需要保证 A1 的可用性就行;如果 A1 发生的时候,B1 同时概率很低,那这个时候就必须添加 B1 报警。 这背后其实就是一个概率学上的分析,是否是独立事件的分析。
当 A1 发生时,B1 同时发生的概率可以通过条件概率来计算,公式如下:
这里:
是在 A1 发生故障的时候 B1 发生故障的概率;
是 A1 与 B1 同时发生的概率;
是 A1 发生的概率。
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1. 条件概率在可靠性报警设置中的重要性,以及根据事件独立性决定是否添加报警机制。 2. 微服务架构的优势,包括允许服务组件独立运行和扩展,以及需要避免过度拆分服务导致资源浪费。 3. 运筹学中的决策原则,如乐观原则、悲观原则和最小后悔原则,可用于指导不确定性情况下的决策过程。 4. 在概率不明确的风险情况下,运筹学的最小后悔原则可帮助评估每种决策的遗憾值,从而选择具有最小最大遗憾值的决策。 5. 运筹学的知识可以为决策提供多个原则供参考,如乐观、悲观和最小最大后悔原则,帮助决策者做出合理的决策。

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