问题描述
在Google Cloud Platform（GCP）中，Google Compute Engine（GCE）发布了一个99.99%的可用性服务级别协议（SLA）。用户想知道，如果他的应用程序在1,000个GCE实例上部署服务，并且这些服务相互依赖，他应该如何计算预计的SLA。他提出了一个假设：如果每年应用程序的停机时间等于1,000 * 0.0001 = 0.10或10%。
解决方案
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为了计算基于实例数量的GCP GCE SLAs的复合计算，我们首先需要了解99.99%的可用性意味着每年最多有多少分钟的停机时间。
根据99.99%的SLA可用性，每年最多允许52.5分钟的停机时间。这是通过将一年的分钟数（60分钟/小时 * 24小时/天 * 365天/年）乘以1%（0.01）的可用性（1 – 0.9999）得出的。
然而，这个计算仅适用于单个实例，而在实际情况中，您有多个实例相互依赖。当一个地理区域的服务出现故障时，该地区内的所有服务都会停止工作。因此，如果您在同一个地理区域内拥有1,000台服务器，并且该区域的服务出现故障，您的停机时间将是关联在一起的。
然而，大多数“大型”云提供商（如Google）跨不同的区域和可用区提供服务。通过将基础设施分布在不同的区域，您可以使网络更具弹性，以抵御云提供商的故障。
您可以通过在不同的区域和可用区中部署实例来最大程度地降低停机时间。这样，即使某个地区的服务发生故障，其他地区的服务仍然可以正常工作，从而保持整体的可用性。
因此，要计算1,000个GCE实例的复合SLA，您需要考虑地理分布和云服务提供商的多区域策略，以最大限度地减少停机时间。
补充说明
请注意，由于云提供商的策略可能会不断变化，建议您随时查看GCP文档以获取最新信息。同时，在做出重大改变之前，最好在测试环境中进行实验，以确保变更不会影响生产环境中的稳定性和可用性。