如何为一组服务做复合SLA设计?（怎么为客户定制一对一服务）

我从微软Learning网站上看到了一个比较好的为一组服务设计复合SLA的例子，这里分享出来。首先了解一组概念：什么是SLA的百分比、什么是SLA的故障时间、如何计算故障时间，请看下表：

这些数量是累计的，这意味着多个不同服务中断的持续时间会合并或加在一起。

那什么是SLA的服务额度呢？服务额度是根据理赔审批流程返还给你的你所支付的费用的百分比。额度通常会随着运行时间的减少而增加。 下图是一个Azure Database for MySQL 应用额度的例子：

接下来就是本文要说的重点了，如何计算复合SLA？还是举一个Azure服务的例子。

在确定了Azure 应用程序中各个工作负载的 SLA 后，你可能会注意到，这些 SLA 并不完全相同。 这会对 99.9% 的总体应用程序 SLA 要求造成一定影响。如果想知道答案，你需要进行一些数学计算。

合并 SLA 的过程可帮助你计算一组服务的复合 SLA。 计算复合 SLA 需要将各个服务的 SLA 相乘。

从服务级别协议中，你将发现所需的每个 Azure 服务的 SLA。 它们是：

对于上述的Azure应用程序，复合 SLA 是：

99.9%×99.9%×99.99%×99.99%

=0.999×0.999×0.9999×0.9999

=0.9978

=99.78%

你会发现，99.78% 的复合 SLA 不满足所需的 99.9% 的 SLA 要求。

因此，为了满足SLA 99.9的要求，我们需要将可用性构建到组件的设计中。为了提高应用程序的可用性，应避免出现任何单一故障点。比如可以将同一虚拟机的一个或多个额外实例部署在同一 Azure 区域中的不同可用性区域，而不是添加更多虚拟机。

可用性区域是 Azure 区域中的唯一物理位置。 每个区域由一个或多个数据中心组成，这些数据中心配置了独立电源、冷却和网络。 这些区域使用不同的维护计划，因此，如果一个区域受到影响，其他区域中的虚拟机实例不会受到影响。

在两个或更多可用性区域之间部署一个 Azure 虚拟机的两个或更多实例会将虚拟机 SLA 提高到 99.99%。 解决可用性问题后，重新计算上述复合 SLA，将得到以下应用程序 SLA：

99.99%×99.99%×99.99%×99.99%

=99.96%

此修改后的 SLA (99.96%) 超出了目标 99.9%。

特别后记（这个很重要，特别是针对不懂技术，对SLA没什么概念的老板们）

超过 99.99% 的性能目标非常难以实现。 99.99% 的 SLA 表示每周 1 分钟的故障时间。 人们很难通过快速响应故障来满足超过 99.99% 的 SLA 性能目标。 相反，应用程序必须能够在中断期间进行自我诊断和自我修复。