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84 KiB
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"query": "什么是rag系统",
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"answer": "### 什么是RAG系统？\n\nRAG系统是一个集数据采集、洞察分析、智能告警的一站式可观测性综合解决方案。这种系统适用于云原生时代，旨在帮助用户清晰观测整个软件技术栈与业务的状态。它通常涉及到故障场景随机能力、部署单元双随机成熟度、系统双随机成熟度等概念，通过这些指标来评估应用系统对特定故障场景的支持程度及其整体风险防控能力。\n\n### RAG系统的工作原理是如何实现的？\n\nRAG系统通过一系列的算法和技术来实现其功能：\n\n1. **故障场景随机能力**（RA_FS）：评估应用对特定故障场景的时间随机能力，分为四个等级，从任意时间随机到不支持随机能力。\n2. **部署单元双随机成熟度**（DRD_DU）：衡量系统下特定部署单元的双随机能力，通过计算特定部署单元对故障场景的支持程度。\n3. **系统双随机成熟度**（DRD_AS）：评估应用系统整体的双随机能力，通过计算系统中所有部署单元对故障场景的成熟度总和。\n\n这些评估指标有助于识别系统在不同故障场景下的稳定性和应对能力，从而指导系统优化和风险防控。\n\n### RAG系统在哪些应用场景中被提及？\n\nRAG系统在云计算、大数据、互联网服务等领域广泛应用。例如，蚂蚁集团、云杉网络、滴滴出行等公司都推出了基于RAG系统原理的解决方案，如HoloInsight、DeepFlow、夜莺Nightingale等，用于提高系统的可观测性、性能监控和故障预警能力。\n\n### RAG系统的工作过程有哪些具体的例子可以说明？\n\n具体工作过程包括：\n\n1. **评估双随机能力**：针对每个故障场景，组织业务各个角色评估时间随机能力等级，确保系统能够在任意时间随机地处理故障场景。\n2. **检验双随机能力**：通过故障演练检验评估结论的准确性，确保系统在实际运行中能够有效地应对预期的故障场景。\n3. **例行检验能力**：双随机能力通过检验后，配置定期例行检验任务，确保系统的双随机能力持续有效。\n\n通过这些步骤，RAG系统能够持续监测和评估系统的稳定性，及时发现并修复潜在的问题，提高系统的整体可靠性。\n\n### 总结：\n\nRAG系统是一种集数据采集、洞察分析、智能告警于一体的可观测性技术平台，广泛应用于云计算、大数据和互联网服务等领域。它通过评估故障场景随机能力、部署单元双随机成熟度和系统双随机成熟度，帮助用户全面理解系统在不同故障场景下的表现，从而提高系统的稳定性和响应能力。",
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"complexity_level": "complex",
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"reason": "这是一个复杂查询，因为用户询问的是关于RAG系统的定义。RAG系统可能涉及到多个领域，包括自然语言处理、知识图谱构建、信息检索和机器学习等。此外，RAG系统是一个相对较新的概念，可能需要综合多个信息源以及理解其内部工作原理、应用场景等，因此需要生成多方面的子查询来全面解答。"
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"rag系统是什么？",
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"rag系统的工作原理是什么？",
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"RAG系统是什么？它在哪些应用场景中被提及？",
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"RAG系统的工作原理是如何实现的？在文档中有哪些具体的例子可以说明其工作过程？"
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"rag系统是什么？",
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"rag系统的工作原理是什么？"
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"is_sufficient": true,
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[
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"Fact_1",
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"蚂蚁集团推出了 HoloInsight，作为云原生时代的轻量化、全功能的智能可观测性技术平台。HoloInsight作为集数据采集、洞察分析、智能告警的一站式可观测综合解决方案，可帮助用户清晰观测整个软件技术栈与业务的状态"
|
||
],
|
||
[
|
||
"Fact_2",
|
||
"进行测试评估模型验证。"
|
||
],
|
||
[
|
||
"Fact_3",
|
||
"云杉网络发布了 DeepFlow，该产品基于eBPF实现了零插桩（Zero Code）、全覆盖（FullStack）的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联(Universal Tagging)和高效存取"
|
||
],
|
||
[
|
||
"Fact_4",
|
||
"滴滴推出了夜莺Nightingale，该系统采用All-in-One的设计理念，集数据采集、可视化、监控告警、数据分析于一体，与云原生生态紧密集成，融入了顶级互联网公司可观测性最佳实践，沉淀了众多社区专家经验，开箱即用"
|
||
],
|
||
[
|
||
"Fact_5",
|
||
"Analysys 发布了 DolphinScheduler，一个支持复杂任务调度和依赖管理的分布式任务调度系统，提供了可观测性的监控和告警功能，帮助用户实现任务的可靠执行和故障排查"
|
||
],
|
||
[
|
||
"Fact_6",
|
||
"东营市人民政府办公室于2023年5月发布《东营市公共数据授权运营暂行管理办法（征求意见稿）》。"
|
||
],
|
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[
|
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"Fact_7",
|
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"进行模型训练。"
|
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[
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"Fact_8",
|
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"平台运维功能需求。"
|
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|
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[
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"Fact_9",
|
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"完善测试评估方法与规则。"
|
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],
|
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[
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"Fact_10",
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"制定分布实施计划"
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"model_name": "qwen2-7b-instruct",
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{
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"page_content": "蚂蚁集团推出了 HoloInsight，作为云原生时代的轻量化、全功能的智能可观测性技术平台。HoloInsight作为集数据采集、洞察分析、智能告警的一站式可观测综合解决方案，可帮助用户清晰观测整个软件技术栈与业务的状态",
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"page_content": "故障场景随机能力。故障场景随机能力 RA_FS（Random Ability of Fault Scenario），用于衡量应用对特定故障场景的时间随机能力的支持程度，从任意时间随机到不支持随机能力分为 4 个等级，如果系统不涉及该故障场景，则不计算得分，计算公式详情如下: RA_FS = { 100: 任意时间随机； 60: 交易日特定时间随机； 30: 非交易日随机； 0: 不支持； NA: 不涉及； } 部署单元双随机成熟度。部署单元双随机成熟度 DRD_DU( Dual Random Degree of Deployment Unit )：用于衡量系统下特定部署单元 的双随机能力，计算公式详情如下： $$ \\begin{array} { r } { \\mathrm { D R D \\_ D U } = \\frac { 1 } { n } \\Sigma _ { i = 1 } ^ { n } W _ { i } * \\mathrm { D R A \\_ F S P } _ { i } } nd{array} $$ 注：$W_{i}$为部署单元第i个故障场景的权重。 系统双随机成熟度。系统双随机成熟度 DRD_AS（Dual Random Degree of Application System）用于衡量应用系统整体的双随机能力， 评估应用系统的整体风险防控能力，计算公式详情如下： $$ \\begin{array} { r } { \\mathrm { D R D \\_ A S } = \\frac { 1 } { m } \\Sigma _ { i = 1 } ^ { m } W _ { i } * \\mathrm { D R D \\_ D U } _ { i } } nd{array} $$ 注： $W_{i}$ 为第 $\\mathrm{i}$ 个部署单元在整个应用系统中所占的权重。 评估双随机能力。针对每个故障场景组织业务各个角色一起评估 时间随机能力等级，如果不能支持任意时间随机，则需要业务进行改 进，待改进完毕之后，进入检验环节。 检验双随机能力。对于双随机场景矩阵中每个故障场景的评估结论，需要通过故障演练进行检验，确保评估结论与实际效果一致，如果检验结论与实际效果有偏差，则需要进行业务改进和重新评估。 例行检验能力。双随机能力检验通过之后，需要配置定期例行检 验任务，确保双随机能力持续有效。",
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"page_content": "数字越大， 表明风险越大，越值得优先重视和积极改善。RPN 的数值由三个参数 相乘得到，分别是严重度(Severity)、发生频率/可能性(Occurrence/ Probability )、识别难易程度(Detection)。在评估后，要综合考虑，严 重度和发生度矩阵，严重度和可识别度矩阵，发生频率和可识别度矩 阵。还需评估风险和故障对系统的可用性、数据丢失、财务成本和业 务中断有什么影响。 确定应用程序响应和恢复程序。对于每种故障模式，确定应用程 序将如何响应和恢复。考虑在成本与应用程序复杂程度之间作出折衷。 评估后，企业应优先考虑高等级故障并定义缓解措施，并不断更新和 审查。 ### 2.BCM RA 风险评估是业务连续性管理工作中的重要环节，是对各方面风险 进行辨识和分析的过程，是对威胁、资源、脆弱性及三者相互作用的 结果进行评估。评估关键资源所面临的风险及风险等级，并针对高风 险等级事项提出风险处置建议。 在进行混沌工程前可以利用RA风险评估方法对资源和业务系统 进行风险分析，利用风险评估模型提早识别出威胁和脆弱性，计量出 风险分值之后，按照分值从高到底排序，在混沌工程开展时，风险分 值比较高的资源和业务系统作为重点实验对象。",
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"page_content": "jpg) 包括：DNS服务器、负载均衡器、交换机等 该平台具有以下几个特点： （1）适配全栈式异构金融云基础设施 完成了跨平台及“一体多芯”式的混编架构中故障注入体系的建 设，提供云上资源自助、自动构建、自动发布、自动运维、快速扩容、 多环境一致等场景，实现流程自动化，使开发人员能够更多地专注在 业务功能的实现和创新上，大幅提高了应用的交付效率，提升了业务 产品推出效率和竞争力。（2）引入“一隔离，两最小化”，实现权限隔离和管控 通过 RBAC 实现不同应用系统间沙箱容器的混沌故障隔离；引入 k8s Operator 机制，根据演练需求为沙箱容器进行权限控制，实现 权限最小化，同时通过集群调度限制混沌环境的范围，实现爆炸半径 最小化。分布式系统及微服务架构下，实现更细粒度的权限控制，有 效避免了不同应用系统同时实施混沌工程造成“环境污染”的风险， 同时也保障了不同应用系统间故障注入的原子能力。 (3) 混淆工具链与异构环境相融合 将四类主流混沌工具引入到异构金融云环境中，全栈式适配底层 复杂基础设施，解决了工具集合的离线部署、内核及版本不兼容、混 淀工具与多种操作系统及容器云运行时适配等疑难问题。同时将混沌 工具链融合在异构环境中，提供更多样化的故障类型，能够针对不同 的故障类型，推荐使用适配的注入工具，使故障注入更加精准化。",
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"page_content": "蚂蚁集团推出了 HoloInsight，作为云原生时代的轻量化、全功能的智能可观测性技术平台。HoloInsight作为集数据采集、洞察分析、智能告警的一站式可观测综合解决方案，可帮助用户清晰观测整个软件技术栈与业务的状态",
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"page_content": "云杉网络发布了 DeepFlow，该产品基于eBPF实现了零插桩（Zero Code）、全覆盖（FullStack）的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联(Universal Tagging)和高效存取",
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"page_content": "滴滴推出了夜莺Nightingale，该系统采用All-in-One的设计理念，集数据采集、可视化、监控告警、数据分析于一体，与云原生生态紧密集成，融入了顶级互联网公司可观测性最佳实践，沉淀了众多社区专家经验，开箱即用",
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"page_content": "Analysys 发布了 DolphinScheduler，一个支持复杂任务调度和依赖管理的分布式任务调度系统，提供了可观测性的监控和告警功能，帮助用户实现任务的可靠执行和故障排查",
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"page_content": "东营市人民政府办公室于2023年5月发布《东营市公共数据授权运营暂行管理办法（征求意见稿）》。",
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"page_content": "故障场景随机能力。故障场景随机能力 RA_FS（Random Ability of Fault Scenario），用于衡量应用对特定故障场景的时间随机能力的支持程度，从任意时间随机到不支持随机能力分为 4 个等级，如果系统不涉及该故障场景，则不计算得分，计算公式详情如下: RA_FS = { 100: 任意时间随机； 60: 交易日特定时间随机； 30: 非交易日随机； 0: 不支持； NA: 不涉及； } 部署单元双随机成熟度。部署单元双随机成熟度 DRD_DU( Dual Random Degree of Deployment Unit )：用于衡量系统下特定部署单元 的双随机能力，计算公式详情如下： $$ \\begin{array} { r } { \\mathrm { D R D \\_ D U } = \\frac { 1 } { n } \\Sigma _ { i = 1 } ^ { n } W _ { i } * \\mathrm { D R A \\_ F S P } _ { i } } nd{array} $$ 注：$W_{i}$为部署单元第i个故障场景的权重。 系统双随机成熟度。系统双随机成熟度 DRD_AS（Dual Random Degree of Application System）用于衡量应用系统整体的双随机能力， 评估应用系统的整体风险防控能力，计算公式详情如下： $$ \\begin{array} { r } { \\mathrm { D R D \\_ A S } = \\frac { 1 } { m } \\Sigma _ { i = 1 } ^ { m } W _ { i } * \\mathrm { D R D \\_ D U } _ { i } } nd{array} $$ 注： $W_{i}$ 为第 $\\mathrm{i}$ 个部署单元在整个应用系统中所占的权重。 评估双随机能力。针对每个故障场景组织业务各个角色一起评估 时间随机能力等级，如果不能支持任意时间随机，则需要业务进行改 进，待改进完毕之后，进入检验环节。 检验双随机能力。对于双随机场景矩阵中每个故障场景的评估结论，需要通过故障演练进行检验，确保评估结论与实际效果一致，如果检验结论与实际效果有偏差，则需要进行业务改进和重新评估。 例行检验能力。双随机能力检验通过之后，需要配置定期例行检 验任务，确保双随机能力持续有效。",
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"page_content": "数字越大， 表明风险越大，越值得优先重视和积极改善。RPN 的数值由三个参数 相乘得到，分别是严重度(Severity)、发生频率/可能性(Occurrence/ Probability )、识别难易程度(Detection)。在评估后，要综合考虑，严 重度和发生度矩阵，严重度和可识别度矩阵，发生频率和可识别度矩 阵。还需评估风险和故障对系统的可用性、数据丢失、财务成本和业 务中断有什么影响。 确定应用程序响应和恢复程序。对于每种故障模式，确定应用程 序将如何响应和恢复。考虑在成本与应用程序复杂程度之间作出折衷。 评估后，企业应优先考虑高等级故障并定义缓解措施，并不断更新和 审查。 ### 2.BCM RA 风险评估是业务连续性管理工作中的重要环节，是对各方面风险 进行辨识和分析的过程，是对威胁、资源、脆弱性及三者相互作用的 结果进行评估。评估关键资源所面临的风险及风险等级，并针对高风 险等级事项提出风险处置建议。 在进行混沌工程前可以利用RA风险评估方法对资源和业务系统 进行风险分析，利用风险评估模型提早识别出威胁和脆弱性，计量出 风险分值之后，按照分值从高到底排序，在混沌工程开展时，风险分 值比较高的资源和业务系统作为重点实验对象。",
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"page_content": "评估关键资源所面临的风险及风险等级，并针对高风 险等级事项提出风险处置建议。 在进行混沌工程前可以利用RA风险评估方法对资源和业务系统 进行风险分析，利用风险评估模型提早识别出威胁和脆弱性，计量出 风险分值之后，按照分值从高到底排序，在混沌工程开展时，风险分 值比较高的资源和业务系统作为重点实验对象。混沌工程前利用BCM 中的RA 方法进行自检的价值：建立对业 务运行环境的整体认识，了解业务连续运行所面临的各类潜在风险因 素，识别影响业务大范围中断的关键风险场景；分析各业务系统运行 所面临的首要风险场景，识别风险发生的可能性，并定性描述可能造 成的损失；根据风险评估结果，对关键风险场景提出风险管控措施， 对于处置后仍在不可接受范围内的残余风险提出进一步处置策略，可 围绕评估出的关键风险场景，在专项预案编制过程中有针对性的进行 应急处置流程设计，同时可以作为混沌工程实验的重点。 ### 3.FTA 故障树是一种特殊的倒立树状的逻辑因果关系图。故障树分析（Fault Tree Analysis, FTA）是以一个不希望发生的产品故障事件或灾害性危险事件即顶事件作为分析的对象，通过由上向下的严格按层次 的故障因果逻辑分析，逐层找出故障事件的必要而充分的直接原因，画出故障树，最终找出导致顶事件发生的所有可能原因和原因组合，在有基础数据时可计算出顶事件发生的概率和底事件重要度。  1961 年, FTA 由美国贝尔电话研究室的华特先生首先提出的。",
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"page_content": "蚂蚁集团推出了 HoloInsight，作为云原生时代的轻量化、全功能的智能可观测性技术平台。HoloInsight作为集数据采集、洞察分析、智能告警的一站式可观测综合解决方案，可帮助用户清晰观测整个软件技术栈与业务的状态",
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"page_content": "云杉网络发布了 DeepFlow，该产品基于eBPF实现了零插桩（Zero Code）、全覆盖（FullStack）的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联(Universal Tagging)和高效存取",
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"page_content": "滴滴推出了夜莺Nightingale，该系统采用All-in-One的设计理念，集数据采集、可视化、监控告警、数据分析于一体，与云原生生态紧密集成，融入了顶级互联网公司可观测性最佳实践，沉淀了众多社区专家经验，开箱即用",
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"page_content": "Analysys 发布了 DolphinScheduler，一个支持复杂任务调度和依赖管理的分布式任务调度系统，提供了可观测性的监控和告警功能，帮助用户实现任务的可靠执行和故障排查",
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"page_content": "东营市人民政府办公室于2023年5月发布《东营市公共数据授权运营暂行管理办法（征求意见稿）》。",
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"page_content": "数字越大， 表明风险越大，越值得优先重视和积极改善。RPN 的数值由三个参数 相乘得到，分别是严重度(Severity)、发生频率/可能性(Occurrence/ Probability )、识别难易程度(Detection)。在评估后，要综合考虑，严 重度和发生度矩阵，严重度和可识别度矩阵，发生频率和可识别度矩 阵。还需评估风险和故障对系统的可用性、数据丢失、财务成本和业 务中断有什么影响。 确定应用程序响应和恢复程序。对于每种故障模式，确定应用程 序将如何响应和恢复。考虑在成本与应用程序复杂程度之间作出折衷。 评估后，企业应优先考虑高等级故障并定义缓解措施，并不断更新和 审查。 ### 2.BCM RA 风险评估是业务连续性管理工作中的重要环节，是对各方面风险 进行辨识和分析的过程，是对威胁、资源、脆弱性及三者相互作用的 结果进行评估。评估关键资源所面临的风险及风险等级，并针对高风 险等级事项提出风险处置建议。 在进行混沌工程前可以利用RA风险评估方法对资源和业务系统 进行风险分析，利用风险评估模型提早识别出威胁和脆弱性，计量出 风险分值之后，按照分值从高到底排序，在混沌工程开展时，风险分 值比较高的资源和业务系统作为重点实验对象。",
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"蚂蚁集团推出了 HoloInsight，作为云原生时代的轻量化、全功能的智能可观测性技术平台。HoloInsight作为集数据采集、洞察分析、智能告警的一站式可观测综合解决方案，可帮助用户清晰观测整个软件技术栈与业务的状态",
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||
"进行测试评估模型验证。",
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||
"云杉网络发布了 DeepFlow，该产品基于eBPF实现了零插桩（Zero Code）、全覆盖（FullStack）的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联(Universal Tagging)和高效存取",
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||
"滴滴推出了夜莺Nightingale，该系统采用All-in-One的设计理念，集数据采集、可视化、监控告警、数据分析于一体，与云原生生态紧密集成，融入了顶级互联网公司可观测性最佳实践，沉淀了众多社区专家经验，开箱即用",
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"Analysys 发布了 DolphinScheduler，一个支持复杂任务调度和依赖管理的分布式任务调度系统，提供了可观测性的监控和告警功能，帮助用户实现任务的可靠执行和故障排查",
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"东营市人民政府办公室于2023年5月发布《东营市公共数据授权运营暂行管理办法（征求意见稿）》。",
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"进行模型训练。",
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"平台运维功能需求。",
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"完善测试评估方法与规则。",
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"制定分布实施计划",
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"故障场景随机能力。故障场景随机能力 RA_FS（Random Ability of Fault Scenario），用于衡量应用对特定故障场景的时间随机能力的支持程度，从任意时间随机到不支持随机能力分为 4 个等级，如果系统不涉及该故障场景，则不计算得分，计算公式详情如下: RA_FS = { 100: 任意时间随机； 60: 交易日特定时间随机； 30: 非交易日随机； 0: 不支持； NA: 不涉及； } 部署单元双随机成熟度。部署单元双随机成熟度 DRD_DU( Dual Random Degree of Deployment Unit )：用于衡量系统下特定部署单元 的双随机能力，计算公式详情如下： $$ \\begin{array} { r } { \\mathrm { D R D \\_ D U } = \\frac { 1 } { n } \\Sigma _ { i = 1 } ^ { n } W _ { i } * \\mathrm { D R A \\_ F S P } _ { i } } nd{array} $$ 注：$W_{i}$为部署单元第i个故障场景的权重。 系统双随机成熟度。系统双随机成熟度 DRD_AS（Dual Random Degree of Application System）用于衡量应用系统整体的双随机能力， 评估应用系统的整体风险防控能力，计算公式详情如下： $$ \\begin{array} { r } { \\mathrm { D R D \\_ A S } = \\frac { 1 } { m } \\Sigma _ { i = 1 } ^ { m } W _ { i } * \\mathrm { D R D \\_ D U } _ { i } } nd{array} $$ 注： $W_{i}$ 为第 $\\mathrm{i}$ 个部署单元在整个应用系统中所占的权重。 评估双随机能力。针对每个故障场景组织业务各个角色一起评估 时间随机能力等级，如果不能支持任意时间随机，则需要业务进行改 进，待改进完毕之后，进入检验环节。 检验双随机能力。对于双随机场景矩阵中每个故障场景的评估结论，需要通过故障演练进行检验，确保评估结论与实际效果一致，如果检验结论与实际效果有偏差，则需要进行业务改进和重新评估。 例行检验能力。双随机能力检验通过之后，需要配置定期例行检 验任务，确保双随机能力持续有效。",
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"数字越大， 表明风险越大，越值得优先重视和积极改善。RPN 的数值由三个参数 相乘得到，分别是严重度(Severity)、发生频率/可能性(Occurrence/ Probability )、识别难易程度(Detection)。在评估后，要综合考虑，严 重度和发生度矩阵，严重度和可识别度矩阵，发生频率和可识别度矩 阵。还需评估风险和故障对系统的可用性、数据丢失、财务成本和业 务中断有什么影响。 确定应用程序响应和恢复程序。对于每种故障模式，确定应用程 序将如何响应和恢复。考虑在成本与应用程序复杂程度之间作出折衷。 评估后，企业应优先考虑高等级故障并定义缓解措施，并不断更新和 审查。 ### 2.BCM RA 风险评估是业务连续性管理工作中的重要环节，是对各方面风险 进行辨识和分析的过程，是对威胁、资源、脆弱性及三者相互作用的 结果进行评估。评估关键资源所面临的风险及风险等级，并针对高风 险等级事项提出风险处置建议。 在进行混沌工程前可以利用RA风险评估方法对资源和业务系统 进行风险分析，利用风险评估模型提早识别出威胁和脆弱性，计量出 风险分值之后，按照分值从高到底排序，在混沌工程开展时，风险分 值比较高的资源和业务系统作为重点实验对象。",
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"同时，理论联系实际，提出包含支撑能力、评价体系、团 队文化的混沌工程落地模型，用于体系地提升行内稳定性保障技术能 力和IT运营能力。 ## （一）实践原则 Netflix 和社区于2015 年提出了混沌工程的基本原则，也即我们 常讨论的5 大原则：生产环境运行实验、真实事件、建立稳态假说、 自动化运营实验、最小化爆炸半径。该原则通用性很强，但落地门槛 较高。在遵从“5 大原则”的基础上，农行基于前期调研情况以及我 国金融业业务连续性高、监管要求高、资金敏感度高、声誉风险大的 特点，从研发管理流程、实验成本和风险控制等因素，扩展为“8 大 原则”，供金融企业落地实践参考。  ## （二）战略规划 混沌工程并不是简单地工具和手段的应用，而是包含了工具、人、 流程的综合体系。这需要将混沌工程应用的战略顶层设计与实际底层 实践相结合，有组织、有规划地制定混沌工程发展战略、落地规划与 评价机制。农行将技术风险管理的诉求归纳为三有诉求：有能力、有 评价、有文化，基于这3 点核心诉求，推导出混沌工程落地的“三有 模型”，以混沌工程这一工具为抓手，体系性提升技术风险管理水平。  ## （三）能力体系 ### 1.",
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"青岛市大数据发展管理局于2023年6月发布《青岛市公共数据运营试点管理暂行办法》。",
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"按计划部署",
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"1998年，组建信产部。",
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"贵州省人民政府办公厅于2023年6月发布《贵州省政务数据资源管理办法》。",
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"1994年，邮电部实行邮电分营。",
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"2022年5月，黑龙江省人大常委会发布《黑龙江省促进大数据发展应用条例》。",
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"2008年，组建工信部。",
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"jpg) 包括：DNS服务器、负载均衡器、交换机等 该平台具有以下几个特点： （1）适配全栈式异构金融云基础设施 完成了跨平台及“一体多芯”式的混编架构中故障注入体系的建 设，提供云上资源自助、自动构建、自动发布、自动运维、快速扩容、 多环境一致等场景，实现流程自动化，使开发人员能够更多地专注在 业务功能的实现和创新上，大幅提高了应用的交付效率，提升了业务 产品推出效率和竞争力。（2）引入“一隔离，两最小化”，实现权限隔离和管控 通过 RBAC 实现不同应用系统间沙箱容器的混沌故障隔离；引入 k8s Operator 机制，根据演练需求为沙箱容器进行权限控制，实现 权限最小化，同时通过集群调度限制混沌环境的范围，实现爆炸半径 最小化。分布式系统及微服务架构下，实现更细粒度的权限控制，有 效避免了不同应用系统同时实施混沌工程造成“环境污染”的风险， 同时也保障了不同应用系统间故障注入的原子能力。 (3) 混淆工具链与异构环境相融合 将四类主流混沌工具引入到异构金融云环境中，全栈式适配底层 复杂基础设施，解决了工具集合的离线部署、内核及版本不兼容、混 淀工具与多种操作系统及容器云运行时适配等疑难问题。同时将混沌 工具链融合在异构环境中，提供更多样化的故障类型，能够针对不同 的故障类型，推荐使用适配的注入工具，使故障注入更加精准化。",
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"蚂蚁集团推出了 HoloInsight，作为云原生时代的轻量化、全功能的智能可观测性技术平台。HoloInsight作为集数据采集、洞察分析、智能告警的一站式可观测综合解决方案，可帮助用户清晰观测整个软件技术栈与业务的状态",
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||
"进行测试评估模型验证。",
|
||
"云杉网络发布了 DeepFlow，该产品基于eBPF实现了零插桩（Zero Code）、全覆盖（FullStack）的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联(Universal Tagging)和高效存取",
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"滴滴推出了夜莺Nightingale，该系统采用All-in-One的设计理念，集数据采集、可视化、监控告警、数据分析于一体，与云原生生态紧密集成，融入了顶级互联网公司可观测性最佳实践，沉淀了众多社区专家经验，开箱即用",
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"Analysys 发布了 DolphinScheduler，一个支持复杂任务调度和依赖管理的分布式任务调度系统，提供了可观测性的监控和告警功能，帮助用户实现任务的可靠执行和故障排查",
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"东营市人民政府办公室于2023年5月发布《东营市公共数据授权运营暂行管理办法（征求意见稿）》。",
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"进行模型训练。",
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"平台运维功能需求。",
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"完善测试评估方法与规则。",
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"制定分布实施计划",
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"故障场景随机能力。故障场景随机能力 RA_FS（Random Ability of Fault Scenario），用于衡量应用对特定故障场景的时间随机能力的支持程度，从任意时间随机到不支持随机能力分为 4 个等级，如果系统不涉及该故障场景，则不计算得分，计算公式详情如下: RA_FS = { 100: 任意时间随机； 60: 交易日特定时间随机； 30: 非交易日随机； 0: 不支持； NA: 不涉及； } 部署单元双随机成熟度。部署单元双随机成熟度 DRD_DU( Dual Random Degree of Deployment Unit )：用于衡量系统下特定部署单元 的双随机能力，计算公式详情如下： $$ \\begin{array} { r } { \\mathrm { D R D \\_ D U } = \\frac { 1 } { n } \\Sigma _ { i = 1 } ^ { n } W _ { i } * \\mathrm { D R A \\_ F S P } _ { i } } nd{array} $$ 注：$W_{i}$为部署单元第i个故障场景的权重。 系统双随机成熟度。系统双随机成熟度 DRD_AS（Dual Random Degree of Application System）用于衡量应用系统整体的双随机能力， 评估应用系统的整体风险防控能力，计算公式详情如下： $$ \\begin{array} { r } { \\mathrm { D R D \\_ A S } = \\frac { 1 } { m } \\Sigma _ { i = 1 } ^ { m } W _ { i } * \\mathrm { D R D \\_ D U } _ { i } } nd{array} $$ 注： $W_{i}$ 为第 $\\mathrm{i}$ 个部署单元在整个应用系统中所占的权重。 评估双随机能力。针对每个故障场景组织业务各个角色一起评估 时间随机能力等级，如果不能支持任意时间随机，则需要业务进行改 进，待改进完毕之后，进入检验环节。 检验双随机能力。对于双随机场景矩阵中每个故障场景的评估结论，需要通过故障演练进行检验，确保评估结论与实际效果一致，如果检验结论与实际效果有偏差，则需要进行业务改进和重新评估。 例行检验能力。双随机能力检验通过之后，需要配置定期例行检 验任务，确保双随机能力持续有效。",
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"数字越大， 表明风险越大，越值得优先重视和积极改善。RPN 的数值由三个参数 相乘得到，分别是严重度(Severity)、发生频率/可能性(Occurrence/ Probability )、识别难易程度(Detection)。在评估后，要综合考虑，严 重度和发生度矩阵，严重度和可识别度矩阵，发生频率和可识别度矩 阵。还需评估风险和故障对系统的可用性、数据丢失、财务成本和业 务中断有什么影响。 确定应用程序响应和恢复程序。对于每种故障模式，确定应用程 序将如何响应和恢复。考虑在成本与应用程序复杂程度之间作出折衷。 评估后，企业应优先考虑高等级故障并定义缓解措施，并不断更新和 审查。 ### 2.BCM RA 风险评估是业务连续性管理工作中的重要环节，是对各方面风险 进行辨识和分析的过程，是对威胁、资源、脆弱性及三者相互作用的 结果进行评估。评估关键资源所面临的风险及风险等级，并针对高风 险等级事项提出风险处置建议。 在进行混沌工程前可以利用RA风险评估方法对资源和业务系统 进行风险分析，利用风险评估模型提早识别出威胁和脆弱性，计量出 风险分值之后，按照分值从高到底排序，在混沌工程开展时，风险分 值比较高的资源和业务系统作为重点实验对象。",
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"评估关键资源所面临的风险及风险等级，并针对高风 险等级事项提出风险处置建议。 在进行混沌工程前可以利用RA风险评估方法对资源和业务系统 进行风险分析，利用风险评估模型提早识别出威胁和脆弱性，计量出 风险分值之后，按照分值从高到底排序，在混沌工程开展时，风险分 值比较高的资源和业务系统作为重点实验对象。混沌工程前利用BCM 中的RA 方法进行自检的价值：建立对业 务运行环境的整体认识，了解业务连续运行所面临的各类潜在风险因 素，识别影响业务大范围中断的关键风险场景；分析各业务系统运行 所面临的首要风险场景，识别风险发生的可能性，并定性描述可能造 成的损失；根据风险评估结果，对关键风险场景提出风险管控措施， 对于处置后仍在不可接受范围内的残余风险提出进一步处置策略，可 围绕评估出的关键风险场景，在专项预案编制过程中有针对性的进行 应急处置流程设计，同时可以作为混沌工程实验的重点。 ### 3.FTA 故障树是一种特殊的倒立树状的逻辑因果关系图。故障树分析（Fault Tree Analysis, FTA）是以一个不希望发生的产品故障事件或灾害性危险事件即顶事件作为分析的对象，通过由上向下的严格按层次 的故障因果逻辑分析，逐层找出故障事件的必要而充分的直接原因，画出故障树，最终找出导致顶事件发生的所有可能原因和原因组合，在有基础数据时可计算出顶事件发生的概率和底事件重要度。  1961 年, FTA 由美国贝尔电话研究室的华特先生首先提出的。",
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"蚂蚁集团推出了 HoloInsight，作为云原生时代的轻量化、全功能的智能可观测性技术平台。HoloInsight作为集数据采集、洞察分析、智能告警的一站式可观测综合解决方案，可帮助用户清晰观测整个软件技术栈与业务的状态",
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"进行测试评估模型验证。",
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"云杉网络发布了 DeepFlow，该产品基于eBPF实现了零插桩（Zero Code）、全覆盖（FullStack）的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联(Universal Tagging)和高效存取",
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"滴滴推出了夜莺Nightingale，该系统采用All-in-One的设计理念，集数据采集、可视化、监控告警、数据分析于一体，与云原生生态紧密集成，融入了顶级互联网公司可观测性最佳实践，沉淀了众多社区专家经验，开箱即用",
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"Analysys 发布了 DolphinScheduler，一个支持复杂任务调度和依赖管理的分布式任务调度系统，提供了可观测性的监控和告警功能，帮助用户实现任务的可靠执行和故障排查",
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"东营市人民政府办公室于2023年5月发布《东营市公共数据授权运营暂行管理办法（征求意见稿）》。",
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"进行模型训练。",
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"平台运维功能需求。",
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"故障场景随机能力。故障场景随机能力 RA_FS（Random Ability of Fault Scenario），用于衡量应用对特定故障场景的时间随机能力的支持程度，从任意时间随机到不支持随机能力分为 4 个等级，如果系统不涉及该故障场景，则不计算得分，计算公式详情如下: RA_FS = { 100: 任意时间随机； 60: 交易日特定时间随机； 30: 非交易日随机； 0: 不支持； NA: 不涉及； } 部署单元双随机成熟度。部署单元双随机成熟度 DRD_DU( Dual Random Degree of Deployment Unit )：用于衡量系统下特定部署单元 的双随机能力，计算公式详情如下： $$ \\begin{array} { r } { \\mathrm { D R D \\_ D U } = \\frac { 1 } { n } \\Sigma _ { i = 1 } ^ { n } W _ { i } * \\mathrm { D R A \\_ F S P } _ { i } } nd{array} $$ 注：$W_{i}$为部署单元第i个故障场景的权重。 系统双随机成熟度。系统双随机成熟度 DRD_AS（Dual Random Degree of Application System）用于衡量应用系统整体的双随机能力， 评估应用系统的整体风险防控能力，计算公式详情如下： $$ \\begin{array} { r } { \\mathrm { D R D \\_ A S } = \\frac { 1 } { m } \\Sigma _ { i = 1 } ^ { m } W _ { i } * \\mathrm { D R D \\_ D U } _ { i } } nd{array} $$ 注： $W_{i}$ 为第 $\\mathrm{i}$ 个部署单元在整个应用系统中所占的权重。 评估双随机能力。针对每个故障场景组织业务各个角色一起评估 时间随机能力等级，如果不能支持任意时间随机，则需要业务进行改 进，待改进完毕之后，进入检验环节。 检验双随机能力。对于双随机场景矩阵中每个故障场景的评估结论，需要通过故障演练进行检验，确保评估结论与实际效果一致，如果检验结论与实际效果有偏差，则需要进行业务改进和重新评估。 例行检验能力。双随机能力检验通过之后，需要配置定期例行检 验任务，确保双随机能力持续有效。",
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"数字越大， 表明风险越大，越值得优先重视和积极改善。RPN 的数值由三个参数 相乘得到，分别是严重度(Severity)、发生频率/可能性(Occurrence/ Probability )、识别难易程度(Detection)。在评估后，要综合考虑，严 重度和发生度矩阵，严重度和可识别度矩阵，发生频率和可识别度矩 阵。还需评估风险和故障对系统的可用性、数据丢失、财务成本和业 务中断有什么影响。 确定应用程序响应和恢复程序。对于每种故障模式，确定应用程 序将如何响应和恢复。考虑在成本与应用程序复杂程度之间作出折衷。 评估后，企业应优先考虑高等级故障并定义缓解措施，并不断更新和 审查。 ### 2.BCM RA 风险评估是业务连续性管理工作中的重要环节，是对各方面风险 进行辨识和分析的过程，是对威胁、资源、脆弱性及三者相互作用的 结果进行评估。评估关键资源所面临的风险及风险等级，并针对高风 险等级事项提出风险处置建议。 在进行混沌工程前可以利用RA风险评估方法对资源和业务系统 进行风险分析，利用风险评估模型提早识别出威胁和脆弱性，计量出 风险分值之后，按照分值从高到底排序，在混沌工程开展时，风险分 值比较高的资源和业务系统作为重点实验对象。",
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"评估关键资源所面临的风险及风险等级，并针对高风 险等级事项提出风险处置建议。 在进行混沌工程前可以利用RA风险评估方法对资源和业务系统 进行风险分析，利用风险评估模型提早识别出威胁和脆弱性，计量出 风险分值之后，按照分值从高到底排序，在混沌工程开展时，风险分 值比较高的资源和业务系统作为重点实验对象。混沌工程前利用BCM 中的RA 方法进行自检的价值：建立对业 务运行环境的整体认识，了解业务连续运行所面临的各类潜在风险因 素，识别影响业务大范围中断的关键风险场景；分析各业务系统运行 所面临的首要风险场景，识别风险发生的可能性，并定性描述可能造 成的损失；根据风险评估结果，对关键风险场景提出风险管控措施， 对于处置后仍在不可接受范围内的残余风险提出进一步处置策略，可 围绕评估出的关键风险场景，在专项预案编制过程中有针对性的进行 应急处置流程设计，同时可以作为混沌工程实验的重点。 ### 3.FTA 故障树是一种特殊的倒立树状的逻辑因果关系图。故障树分析（Fault Tree Analysis, FTA）是以一个不希望发生的产品故障事件或灾害性危险事件即顶事件作为分析的对象，通过由上向下的严格按层次 的故障因果逻辑分析，逐层找出故障事件的必要而充分的直接原因，画出故障树，最终找出导致顶事件发生的所有可能原因和原因组合，在有基础数据时可计算出顶事件发生的概率和底事件重要度。  1961 年, FTA 由美国贝尔电话研究室的华特先生首先提出的。"
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