SAP-C03 · LESSON 5
卓越运维与自动化20% · 3 个主题
评审 IaC 变更及漂移，经审批晋级已扫描制品。AI 变更不仅须验证 HTTP 成功，还要评估质量与安全。监控 SLO 和用户体验，限制自动修复目标、次数与时长，避免故障扩大。
5.1受控地自动化变更与运维
概念
评审 IaC 变更及漂移，经审批晋级已扫描制品。AI 变更不仅须验证 HTTP 成功，还要评估质量与安全。监控 SLO 和用户体验，限制自动修复目标、次数与时长，避免故障扩大。
原理、步骤
- 先写出需求和成功标准。
- 在测试环境操作，保留成功与失败证据。
- 检查结果后，使用下方领域练习验证判断。
工作中的示例
测试停止发布条件与回滚，保留运维人员可追溯的证据。
易混淆点、考试注意事项
- 模拟考试正确率不能换算为官方分数，请以官方文档确认实际服务行为。
小测验
Q1. 用 CodeDeploy 对 ECS 服务进行蓝/绿部署。新版本错误增加时，希望无需人工干预就回退到旧版本。最合适的方法是哪一项？
- 停止蓝/绿部署改为一次性部署，出现错误时立即重新发布修正版
- 大幅增加客户端的重试次数，使错误被重试吸收
- 部署后由负责人每小时查看日志，错误多时用旧版任务定义重新部署
- 把 CloudWatch 告警关联到部署组，并启用告警时的自动回滚
查看答案和解析
正确答案：D 把 CloudWatch 告警关联到部署组，并启用告警时的自动回滚
部署期间或等待期间发生告警时，CodeDeploy 可以自动回滚，把流量切回原来的任务集。
Q2. 生产环境的设置在控制台中被手动更改，与验证环境不一致，成为故障原因。最合适的改进措施是哪一项？
- 用 AWS Config 记录配置更改，有变更时通知负责人
- 用 CloudTrail 记录变更操作，找出变更的负责人
- 用 CloudFormation 把配置代码化并通过模板变更，用偏差检测发现手动更改
- 在控制台变更生产前，建立审批变更申请的流程
查看答案和解析
正确答案：C 用 CloudFormation 把配置代码化并通过模板变更，用偏差检测发现手动更改
用代码管理配置，通过经过审查的模板进行变更。CloudFormation 的偏差检测可以发现模板与实际配置之间的差异。【其他选项】Config 或 CloudTrail 的记录能发现变更，但不能让各环境保持一致。只有审批流程，手动更改的不一致仍会存在。
参考链接
5.2设计满足业务要求的部署策略
概念
部署策略有就地、滚动、蓝/绿、金丝雀和线性。要消除停机并快速回退，使用蓝/绿部署（Route 53、ALB 加权、CodeDeploy）；要在有限影响下验证，使用金丝雀部署。向多个账户和区域部署相同的基础设施用 CloudFormation StackSets，应用的管道用 CodePipeline。
原理、步骤
- 确认可接受的停机时间和回退速度要求
- 选择符合要求的部署方式
- 用 IaC 定义基础设施，并用 StackSets 部署到组织的所有账户
- 用 CodeDeploy、Lambda 别名或 ECS 蓝/绿部署逐步切换
- CloudWatch 告警检测到异常时自动回滚
工作中的示例
把支付 API 的新版本通过 Lambda 别名设为 10% 的金丝雀，监控错误率 10 分钟，没有问题就全面切换。
易混淆点、考试注意事项
- 蓝/绿部署暂时需要两倍的资源
- 即使使用蓝/绿部署，数据库架构变更也必须向后兼容
- 使用服务托管权限时，StackSets 可以自动部署到新账户
小测验
Q1. 正在选择新版本的发布方式。最优先的是出现问题时能在几分钟内回退到旧版本，切换期间承担两套环境的费用也可以。最合适的是哪一项？
- 一次性（all-at-once）部署
- 金丝雀部署
- 蓝/绿部署
- 滚动部署
查看答案和解析
正确答案：C 蓝/绿部署
蓝/绿部署另行准备新环境（绿），然后切换流量。出现问题时只需把流量切回旧环境（蓝）。
Q2. 正在选择基础设施代码化和部署的方法。希望把相同的 IAM 角色和 Config 规则部署到某个 OU 中的所有账户和所有区域，并自动应用到今后新增的账户。最合适的是哪一项？
- CloudFormation 更改集
- CloudFormation StackSets
- AWS CDK
- AWS Service Catalog
查看答案和解析
正确答案：B CloudFormation StackSets
StackSets 可以用一个模板在多个账户和区域中创建和更新堆栈。使用服务托管权限时，也会自动部署到新加入 OU 的账户。
参考链接
5.3制定提高卓越运营的策略
概念
运维改进的核心是自动化和可观测性。用 Systems Manager Automation 运行手册自动化例行作业（重启、打补丁、创建 AMI），用 CloudWatch（指标、日志、告警、Synthetics）和 X-Ray（分布式跟踪）实现状态可视化。用 EventBridge 检测事件，用 Incident Manager 等标准化响应。
原理、步骤
- 找出手动运维步骤，作为运行手册实现自动化
- 用 CloudWatch 控制面板和告警监控关键指标
- 用 X-Ray 找出慢的服务和依赖关系
- 用 EventBridge 规则根据事件启动自动响应
- 通过事后审查防止再次发生
工作中的示例
磁盘利用率超过 90% 时，由 EventBridge 通过 Systems Manager Automation 删除旧日志，并把结果通知到 Slack。
易混淆点、考试注意事项
- 把自动化作为运行手册进行版本管理和测试
- 只靠日志和指标，很难看出微服务哪里慢（需要跟踪）
- 变更管理（Change Manager）也属于运维范围
小测验
Q1. 关于 AWS X-Ray，错误的说法是哪一项？
- 可以与 Lambda、API Gateway 等集成并启用跟踪
- 可以用采样规则调整记录请求的比例
- 可以用服务地图显示请求跨多个服务流动的情况以及各段的延迟
- 无需修改应用代码或引入 SDK、代理，就能自动记录所有通信的内容
查看答案和解析
正确答案：D 无需修改应用代码或引入 SDK、代理，就能自动记录所有通信的内容
使用 X-Ray 需要用 SDK 进行检测、引入 ADOT 或 X-Ray 守护程序，或在服务侧启用跟踪。它记录的是跟踪信息，并不记录所有通信的内容。
Q2. 使用量持续增长的现有系统，到明年可能会触及服务配额上限。最合适的措施是哪一项？
- 等到触及上限出现错误后，再联系 AWS Support 商量对策
- 把用户数量冻结在当前水平，不让新部门使用系统
- 用 CloudWatch 监控 Service Quotas 的使用率，在接近上限之前申请提高
- 配额会随使用量自动增加，因此不需要特别监控或准备
查看答案和解析
正确答案：C 用 CloudWatch 监控 Service Quotas 的使用率，在接近上限之前申请提高
观察使用趋势，在达到配额前提高。部分 Service Quotas 使用率指标可以设置告警。
参考链接
课程由本站根据公开信息独立编写，不保证与考试内容一致。产品规格可能变化，请在参考链接中确认最新信息。
使用须知（非官方、原创题目、不保证合格）
- 本站题目是根据官方公开的技能大纲和考试指南独立编写的原创练习题，并非真实考试题目。
- Amazon Web Services、AWS 及相关标志是 Amazon.com, Inc. 或其关联公司的商标。本站与 AWS 无合作关系，也未获得 AWS 的认可或推荐。
- 本内容仅为学习辅助，不保证考试合格。考试内容、形式和前提条件可能随时变更，参加考试前请务必在官方页面确认最新信息。
- 模拟考试的正确率无法换算为官方（换算）分数，也不能预测是否合格。
- 进度仅保存在本浏览器（localStorage）中；使用 Google 登录后才会同步到账号。可在“Cookie 与存储设置”页面（日语）中删除。