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实验结果文档
配置
记录实验的具体配置。例如：
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负载生成设置为模拟 5K 用户每秒总共发出 85 个请求。
先决条件
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已验证宠物收养网站是否在 alpha 测试环境中运行。
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已验证实验模板是否已配置为对 EKS 集群中运行的 PetSite 应用程序 pod 施加 CPU 压力。 应用程序容器由 Kubernetes 标签识别。
app=petsite -
Load 已确认正在运行，每秒生成 85 个请求。
稳定状态
记录为实现稳定状态所采取的步骤以及您是如何验证稳定状态的。例如：
对于宠物收养场所的测试部署，正在生成 85 个 RPS 的负载以模拟稳定状态。在实验执行之前，对 CloudWatch RUM 和 CloudWatch 仪表板进行了审查，以验证所有业务和应用程序指标是否都在正常范围内。
可观测性数据：
| 预期 | 已观察 |
|---|---|
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故障注入
AWS FIS 用于使用实验模板注入故障（提供链接）。实验设置为运行 10 分钟，如果工作节点的 CPU 压力超过 60%，则配置回滚。
故障观察
对 CloudWatch RUM 和 CloudWatch 仪表板进行了审查，以跟踪应用程序的稳定状态（使用 LCP 指标定义）。 屏幕截图如下表所示。
可观测性数据：
| 预期 | 已观察 |
|---|---|
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恢复
消除压力后（ AWS FIS 实验已完成并消除了 pod 的 CPU 压力），应用程序应恢复其正常的稳定状态。 无需手动干预。
可观测性数据：
| 预期 | 观察（屏幕截图） |
|---|---|
LCP P99 应低于 4 秒，平均值应低于 2.5 秒。 |
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