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# 卓越运营支柱
Well-Architect AWS ed Framework 的[卓越运营支柱](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/framework/operational-excellence.html)侧重于运行和监控系统，以及不断改进流程和程序。其中包括有效地支持开发和运行工作负载的能力，获取对运营的洞察，以及不断改进支持流程和程序以实现业务价值。您可以通过自我修复工作负载降低运营复杂性，这些工作负载无需人工干预即可检测和修复大多数问题。您可以按照本节所述的最佳实践努力实现这一目标，并使用 Amazon Neptune Analytics 指标和机制在工作负载偏离预期行为时做出正确响应。 APIs
本次对卓越运营支柱的讨论侧重于以下关键领域：
+ 基础设施即代码（IaC）
+ 变更管理
+ 韧性策略
+ 事件管理
+ 合规性审计报告
+ 日志记录和监控
## 使用 IaC 方法自动部署
使用 IaC 在 Neptune 上自动部署的最佳实践包括以下内容：
+ 应用 IaC 部署 Neptune Analytics 图表和相关资源。要实现一致的环境配置，请使用提供的对 Nep [tune Analytics 的支持[AWS CloudFormation](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/Welcome.html)](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/AWS_NeptuneGraph.html)来配置图表和私有端点。
+ 用于 CloudFormation 在 [Ama SageMaker zon AI 上配置 Neptune 笔记本实例](https://docs.aws.amazon.com/neptune-analytics/latest/userguide/create-notebook-cfn.html)。您可以使用笔记本在 Neptune Analytics 图表中查询和可视化数据。
+ [当您使用现有来源（例如海王星数据库集群或快照，或者在亚马逊简单存储服务 (Amazon S3) Simple Service Service 中暂存的数据文件）创建 Neptune Analytics 图表时，请监控批量导入任务。](https://docs.aws.amazon.com/neptune-analytics/latest/userguide/bulk-import-checking-details.html)
+ 自动执行 Neptune Analytics 操作程序，例如[调整图表](https://docs.aws.amazon.com/neptune-analytics/latest/apiref/API_UpdateGraph.html)大小、删除图表并生成图表快照、从快照中恢复图表，以及重置和重新加载图表。使用 Nep [tune Analytics API](https://docs.aws.amazon.com/neptune-analytics/latest/apiref/Welcome.html)，该API可通过 [AWS Command Line Interface (AWS CLI)](https://aws.amazon.com/cli/) 或 [SDK](https://aws.amazon.com/developer/tools/) 获得。
+ 评估图表所需的正常运行时间。分析通常是短暂的；只有在需要运行算法时才需要使用图表。如果是这种情况，请使用 AWS CLI 或 SDKs 对图表进行[快照，并在不再需要图表时将其删除](https://docs.aws.amazon.com/neptune-analytics/latest/userguide/managing.html#managing-deleting)。然后，如有必要，您可以稍后[从快照中将其恢复](https://docs.aws.amazon.com/neptune-analytics/latest/userguide/graph-snapshots.html#graph-snapshots-restoring)。
+ 将连接字符串存储在客户端外部。您可以将连接字符串存储在[AWS Secrets Manager](https://docs.aws.amazon.com/secretsmanager/latest/userguide/intro.html)、[Amazon Dy](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/Introduction.html) namoDB 或任何可以动态更改它们的位置。
+ [使用标签将元数据添加到](https://docs.aws.amazon.com/neptune-analytics/latest/userguide/managing-tagging.html)您的 Neptune Analytics 资源中，并根据标签跟踪使用情况。标签有助于整理您的资源。例如，您可以将通用标签应用于特定环境或应用程序中的资源。您还可以使用标签来分析资源使用量的账单；有关更多信息，请参阅《*AWS 账单用户指南》*中的[使用 AWS 成本分配标签组织和跟踪成本](https://docs.aws.amazon.com/awsaccountbilling/latest/aboutv2/cost-alloc-tags.html)。此外，您还可以使用您的 AWS Identity and Access Management (IAM) 策略中的条件，根据该 AWS 资源上使用的标签来控制对资源的访问权限。您可以使用全局 `aws:ResourceTag/tag-key` 条件键完成此操作。有关更多信息，请参阅 *IAM 用户指南*中的[控制 AWS 资源访问权限](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_tags.html#access_tags_control-resources)。
## 运营设计
采用各种方法来改进 Neptune Analytics 图表的操作方式：
+ 维护单独的 Neptune Analytics 图表，以供开发、测试和生产使用。这些图表可能具有不同的数据集、用户和操作控件。
+ 为不同的用途保留单独的 Neptune Analytics 图表。例如，如果两组分析用户需要不同的图表，这些图表具有不同的时间表、模型、性能和可用性以及使用模式 SLAs，则为每组用户保留单独的图表。
+ 让用户和操作人员做好准备，了解 Neptune Analytics 的[维护更新](https://docs.aws.amazon.com/neptune-analytics/latest/userguide/managing-maintaining.html)。
## 频繁进行可逆的小规模更改
以下建议侧重于您可以进行的微小、可逆的更改，以最大限度地降低复杂性并降低工作负载中断的可能性：
+ 将 IaC 模板和脚本存储在源代码控制服务（例如 GitHub 或 GitLab）中。
**重要**
不要在源代码管理中存储 AWS 凭据。
+ 要求部署 IaC 才能使用持续集成和持续交付 (CI/CD) 服务，例如或。[AWS CodeDeploy[AWS CodeBuild](https://docs.aws.amazon.com/codebuild/latest/userguide/welcome.html)](https://docs.aws.amazon.com/codedeploy/latest/userguide/welcome.html)在将代码提升到生产图表之前，在非生产版 Neptune Analytics 环境中编译、测试和部署代码。
## 实现可观察性以获得可操作的见解
全面了解工作负载行为、性能、可靠性、成本和运行状况。以下建议可帮助你在 Neptune Analytics 中获得这种程度的理解：
+ 监控 Neptune Analytics 的亚马逊 CloudWatch 指标。根据这些指标，您可以确定图表的大小（节点、边和向量的数量，加上总字节大小）、CPU 利用率以及查询请求和错误率。
+ 为关键指标（例如`NumQueuedRequestsPerSec`、、`NumOpenCypherRequestsPerSec``GraphStorageUsagePercent``GraphSizeBytes`、和）`CPUUtilization`以及应用程序日志中的 Neptune 客户端响应创建 CloudWatch 仪表板和警报。
+ 设置通知以监控 Neptune Analytics 图表的运行状况，例如图表大小、请求速率或 CPU 利用率何时超过您的阈值。例如，如果您打算大幅增长的图表上`GraphStorageUsagePercent`已攀升至90％，请决定是否增加内存优化的 Neptune 容量单位 (m-nCU) 容量。如果当前的 m-ncU 为 128，则将其增加到 256 将减少大约 45% 的存储空间。如果通常大于零，`NumQueuedRequestsPerSec`则可以考虑增加 m-ncU 容量以提供更多的计算容量。或者，您可以减少客户端的并发性。
## 从所有操作故障中吸取教训
自我修复基础设施是一项长期的工作，当出现罕见问题或响应效果不如预期时，它会不断迭代发展。采取以下实践有助于集中精力实现该目标：
+ 从所有故障中吸取教训，推动改进。
+ 在团队和组织内部分享经验教训。如果您的组织中有多个团队使用 Neptune，请创建一个公共聊天室或用户群组来分享经验和最佳实践。
## 使用日志记录功能来监控未经授权或异常的活动
使用日志记录来观察异常的性能和活动模式。考虑下面的最佳实践：
+ Neptune Analytics 支持使用记录控制平面动作。 AWS CloudTrail有关更多信息，请参阅使用[记录 Neptune Analytics API 调用](https://docs.aws.amazon.com/neptune-analytics/latest/userguide/monitoring.html#monitoring-cloudtrail)。 AWS CloudTrail通过此功能，您可以跟踪 Neptune Analytics 资源的创建、更新和删除。为了实现强大的监控和警报，您还可以将 CloudTrail 事件与 [Amazon CloudWatch 日志](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/WhatIsCloudWatchLogs.html)集成。为了增强您对 Neptune Analytics 服务活动的分析并识别活动的变化 AWS 账户，您可以[使用 Amazon Athen CloudTrail a 查询日志](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/cloudtrail-logs.html)。例如，可以使用查询确定趋势，并根据属性（如源 IP 地址或用户）进一步隔离活动。
+ 您还可以使用 CloudTrail 来[启用 Neptune Analytics 数据平面活动的日志记录](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/logging-data-events-with-cloudtrail.html)，例如查询执行。您可以查看正在运行哪些查询、其频率和来源。默认情况下， CloudTrail 不记录数据事件。记录数据事件将收取额外费用。有关更多信息，请参阅 [AWS CloudTrail 定价](https://aws.amazon.com/cloudtrail/pricing/)。
+ 您还可以在控制平面或数据平面中记录对 Neptune Analytics 的应用程序调用。例如，如果您使用[适用于 Python (Boto3) 的 AWS SDK](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/index.html)进行查询，则可以[启用调试级别的日志记录](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/core/boto3.html)以获取对控制台或文件的查询跟踪。这在开发过程中很有用。我们还建议您捕获并记录应用程序中的异常。