“移”码平川—— 移动端高可用性体系

虽然我无法直接提供2017年杭州云栖大会中玄黎分享的详细内容，但基于阿里云产品和技术的知识框架，我可以帮助概括和推测移动端高可用性体系及阿里移动云度量可能涉及的关键点。

移动端高可用性体系

在阿里巴巴的技术体系中，移动端高可用性（High Availability, HA）通常涉及以下几个核心方面：

1. 架构设计：采用微服务架构，确保每个服务都是独立、可伸缩且故障隔离的。使用服务网格（如ASM）来管理服务间通信，提高系统的稳定性和灵活性。

2. 负载均衡：利用SLB（Server Load Balancer）或更高级的云原生负载均衡解决方案，确保请求能够均匀分配到各个服务实例上，避免单点过载。

3. 容灾与备份：实施多地域部署策略，利用阿里云的多地域数据中心资源，实现数据和服务的异地冗余，确保在某个区域发生故障时，服务能快速切换至其他正常区域。

4. 监控与报警：使用ARMS（Application Real-Time Monitoring Service）等工具对移动端应用进行实时性能监控，包括但不限于CPU、内存、网络状况等，一旦发现异常立即触发报警，便于快速响应。

5. 灰度发布与A/B测试：通过EDAS（Enterprise Distributed Application Service）等服务实现应用的灰度发布，逐步验证新版本稳定性，减少全量更新带来的风险。

6. 自动化运维：利用DevOps工具链，如OOS（Object Storage Service）、ActionTrail等，实现自动化部署、配置管理和日志分析，提升运维效率和系统稳定性。

阿里移动云度量

阿里移动云度量可能涵盖以下关键指标：

• 可用性指标：如SLA（Service Level Agreement），即服务等级协议，衡量服务在一定时间内的可用性百分比。

• 性能指标：包括响应时间、吞吐量、并发处理能力等，这些是评估用户体验和系统承载能力的重要依据。

• 错误率与故障恢复时间：记录服务请求的错误率以及系统从故障中恢复的时间，用以评估系统的健壮性和自愈能力。

• 资源利用率：监控计算资源（CPU、内存）、存储资源和网络资源的使用情况，优化资源配置，降低成本。

• 用户行为分析：通过大数据分析工具（如MaxCompute、DataWorks）分析用户行为模式，为产品迭代和优化提供数据支持。

请注意，具体细节可能会随着技术发展和产品更新而变化，建议访问阿里云官网或查阅最新的技术文档和案例研究以获取最准确的信息。