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Come funzionano le valutazioni in modalità di errore
Quando si esegue una valutazione della modalità di errore, Resilience Hub di nuova generazione esegue i seguenti passaggi:
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Legge lo stato attuale delle risorse: aggiorna la configurazione delle risorse del servizio dal tuo account. AWS
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Analizza la topologia: un sistema di intelligenza artificiale multiagente esamina il modo in cui le risorse si connettono e interagiscono.
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Esegue la valutazione rispetto alle politiche utilizzando il framework di analisi della resilienza: confronta l'architettura con le politiche di resilienza. Esegue innanzitutto una valutazione per determinare se i componenti delle politiche sono realizzabili o meno.
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Applica le AWS Well-Architected migliori pratiche: verifica la presenza di anti-modelli di resilienza comuni.
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Genera risultati: identifica le modalità di errore con gravità, ragionamento e raccomandazioni e associa i risultati alle politiche di resilienza.
Il motore di valutazione utilizza agenti AI specializzati che applicano le migliori pratiche di affidabilità di AWS Well-Architected Framework e il AWS Resilience Analysis Framework all'architettura specifica. Gli agenti analizzano diversi aspetti della resilienza:
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Disponibilità: punti di errore singoli, distribuzione AZ e ridondanza.
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Disaster recovery: Cross-region funzionalità, replica e preparazione al failover.
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Resilienza delle dipendenze: impatto degli errori di dipendenza sul servizio.
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Osservabilità: monitoraggio delle lacune che potrebbero ritardare il rilevamento dei guasti.
La valutazione della modalità di errore non consuma tutte le risorse disponibili. Valuta invece un sottoinsieme di risorse note come risorse valutate.
Risorsa valutata: un componente di infrastruttura o servizio di alto livello che viene valutato direttamente durante una valutazione della resilienza. Una risorsa viene valutata se la sua configurazione ha un impatto significativo sulla disponibilità, la ripristinabilità o la tolleranza ai guasti del servizio. Le risorse che non rientrano in questo ambito non avranno alcun impatto sulla valutazione e non compariranno nelle risorse degli elenchi.
