생산 준비 체크리스트
저는 애플리케이션을 PoC에서 프로덕션으로 옮기는 여러 프로젝트를 진행해 왔습니다.
다음은 생산 준비를 위해 나와 내 팀을 위해 준비한 체크리스트입니다.
여기에서는 애플리케이션이 Python 프로그래밍 언어로 작성되고 Kubernetes를 통해 AWS에 배포되므로 체크리스트에 중점을 둡니다.
이 모든 항목이 필수는 아니지만 가장 유용하다고 생각되는 항목입니다.
1. 경고 및 지표
- [ ] 인프라 문제(예: 메모리 또는 CPU 사용량 증가, 서비스 사용 불가)에 대한 알림이 설정되어 있나요?
- [ ] 중요한 애플리케이션별 논리 오류에 대한 경고가 설정되어 있나요?
- [ ] 인프라 및 리소스 사용량에 대한 기록 데이터(지난 몇 시간/일)를 볼 수 있나요?
- [ ] 실시간 모니터링 대시보드가 있나요?
2. 대시보드 및 SOP
- [ ] 경고 및 알려진 문제를 처리하기 위한 SOP 문서가 있습니까?
- [ ] 일반적인 시나리오에 사용할 수 있는 Runbook이 있나요?
- [ ] 사고 대응 계획이 마련되어 있나요?
3. 통화 중 매핑 및 케이던스
- [ ] 애플리케이션 수준 문제에 대한 담당자 매핑이 있습니까?
- [ ] 인프라 관련 문제를 담당하는 담당자가 있나요?
- [ ] 정해진 순환 일정과 에스컬레이션 정책이 있나요?
4. 배포
- [ ] 적절한 인스턴스 유형(GPU 또는 CPU)이 결정되었습니까?
- [ ] 필요한 서버 유형이 지정되었나요?
- [ ] 장애 조치에 대한 다중 가용 영역 지원이 있나요?
- [ ] 여러 지역을 지원하나요?
- [ ] 트래픽 급증에 대비해 자동 확장(예: HPA, Keda)이 설정되어 있나요?
- [ ] 서버에 상태 확인이 구성되어 있나요?
- [ ] 리소스 제한을 정의하고 문서화했습니까?
- [ ] 블루-그린 또는 카나리아 배포 전략이 마련되어 있나요?
- [ ] 롤백 계획과 절차가 정의되어 있나요?
5. 관찰 가능성 및 추적
- [ ] 관련 지표(예: 요청 수, HTTP 상태 코드, 사용량)를 보여주는 대시보드가 있습니까?
- [ ] 디버깅 목적으로 단일 요청을 처음부터 끝까지 추적할 수 있나요?
- [ ] 로그 집계 및 분석 시스템이 갖춰져 있나요?
- [ ] 분산 추적이 구현되어 있나요?
6. 부하 테스트
- [ ] 서버의 로드 처리 능력을 결정하기 위한 용량 계획이 수행되었습니까?
- [ ] 정의된 성능 벤치마크가 있습니까?
- [ ] 스트레스 테스트를 실시했나요?
7. 품질
- [ ] 자동화된 단위 테스트가 있나요?
- [ ] 자동화된 통합 테스트가 있나요?
- [ ] 정적 코드 분석(예: 복잡성 검사)이 수행됩니까?
- [ ] 코드 커버리지가 측정되었으며 허용 가능한 수준인가요?
- [ ] 생산 건전성 테스트 사례가 있나요?
- [ ] CI/CD 파이프라인이 마련되어 있나요?
- [ ] 보안 검사 및 취약점 평가가 정기적으로 수행됩니까?
8. 출시
- [ ] Swagger/OpenAPI 문서가 제공되고 최신 상태입니까?
- [ ] API 및 릴리스에 대한 버전 관리 시스템이 있나요?
- [ ] 정기점검을 위한 소통채널이 마련되어 있나요?
- [ ] 변경관리 프로세스가 있나요?
- [ ] 새로운 기능을 점진적으로 출시하는 데 기능 플래그가 사용됩니까?
9. 재해 복구 및 비즈니스 연속성
- [ ] 백업 및 복원 절차가 마련되어 있고 테스트를 거쳤나요?
- [ ] 데이터 복제 전략이 있나요?
- [ ] 복구 시간 목표(RTO)와 복구 지점 목표(RPO)가 정의되었습니까?
- [ ] 정기적인 재해복구 훈련을 실시하고 있나요?
10. 규정 준수 및 보안
- [ ] 저장된 데이터와 전송 중인 데이터는 암호화되나요?
- [ ] 액세스 제어 및 인증 메커니즘이 마련되어 있나요?
- [ ] 정기적인 보안 감사가 실시되나요?
- [ ] 애플리케이션이 관련 업계 표준(예: GDPR, HIPAA)을 준수합니까?
11. 문서
- [ ] 시스템 아키텍처 문서가 제공되고 최신 상태입니까?
- [ ] API 문서가 완전하고 최신인가요?
- [ ] 운영 절차가 문서화되어 있나요?
- [ ] 종합적인 문제 해결 가이드가 있나요?
위 내용은 생산 준비 체크리스트의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
