AWS SLA参考指南

为什么要用AWS SLA？

启用AWS SLA组件，可以回答这些问题:

• 部署AWS PaaS的计算资源合理性？
• 各种AWS引擎服务的处理效率？
• 与外部集成的各种服务性能和出错情况？
• 高级别的安全风险是否正在发生，如越权的请求？
• 是否有关键处理执行出错？
• 回答上述问题的频率趋势，规划合理的告警规则

保持关键业务服务的连续性

AWS SLA并不能直接对监控的目标做出问题纠错，如自动完成性能调优。但，如果需要AWS保持关键业务服务的连续性，就需要对各种级别的服务质量（成功/失败)和性能进行监控和分析，帮助开发者和运维人员及时做出纠正措施。

提高AWS应用的可靠性

当开发者开发的应用发生错误时（如数据库SQL执行异常）,传统方式下只能从用户提报问题并从大量运行日志分析中发现线索，此时，这类错误可能已经被重复发生多次。使用SLA将能够在第一时间掌握错误的产生。

此时，AWS SLA能够在第一次问题发生时及时发出告警，将问题带来的损失降至最低。从而持续改进，逐步提高应用运行的可靠性。

合理规划计算资源，对性能隐患快速定位

通常客户需要为保障业务系统的健康运行，适当预估并加大计算资源的配额（如CPU、内存），造成一定计算资源的浪费。

当性能成为瓶颈时，又缺少最直观的诊断方法和回放数据，不能明确定位问题出现在哪。

• 压力增大导致计算资源成为瓶颈？
• 哪些上层业务逻辑执行过缓拖垮了用户体验？
• 如何时时锁定影响性能的慢SQL？
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