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）主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务（如大型数据库、大数据分析、大规模文件存储、编译构建等场景）可能会比较消耗存储的带宽。 根据业务的特征选择合适的虚拟机类型和规格。具体的虚拟机类型规格请参考官方文档。 相关云服务和工具 弹性云服务器 ECS 裸金属服务器 BMS 父主题：
磁盘容量使用率 统计Rabbitmq节点虚拟机的磁盘容量使用率。 rabbitmq_cpu_usage CPU使用率 统计Rabbitmq节点虚拟机的CPU使用率。 rabbitmq_memory_usage 内存使用率 统计Rabbitmq节点虚拟机的内存使用率。 rabbitmq_cpu_core_load
使用正确的数据结构：选择合适的数据结构可以大辐提高算法的效率。例如，使用哈希表可以快速查找元素，使用数组可以快速访问元素。 减少内存分配：内存分配是一个耗时的操作。可以通过预先分配内存或者重复使用已分配的内存来减少内存分配。 减少循环次数：循环是一个常见的算法结构，但是循环次数过多会导致程序性能下降。可以通过使用更高效的算法来减少循环次数。
峰期拥有足够的资源，并防止在低需求时段过度预配。虚拟机弹性伸缩和容器弹性伸缩都是实现应用自动化扩容和缩容的方式，但虚拟机弹性伸缩需要更多的资源和时间来启动和部署，而容器弹性伸缩可以更快速地响应变化，同时具有更高的资源利用率。虚拟机场景可以使用AS，容器场景充分考虑CA和HPA的弹性策略。
常见故障模式 CPU /内存/磁盘/带宽使用率过高 检测：通过CES监控CPU /内存/磁盘/带宽使用率。 恢复： 当CPU/内存使用高时，可根据业务情况，手工修改代理规格或增加代理数量以扩展资源。 当磁盘使用率高时，可根据业务情况，修改实例存储空间支持更大存储空间。 当带宽使用
对于已经配置好的资源，可以通过优化来提高性能。例如，优化操作系统的设置、调整网络带宽、优化数据库查询等。 云服务资源性能优化步骤包括: 识别性能瓶颈: 通过监控和分析云服务资源使用情况，找出性能瓶颈。 优化资源配置: 根据性能瓶颈，调整云服务资源的配置，如 CPU 、内存、网络等。 使用缓存: 使用缓存技术，如
Spark作为内存计算引擎，需要更多的内存和CPU。用户在规划规格时，应根据当前的业务容量和增长速度，规划合理的内存和CPU资源，特别需要关注以下几点： 当程序运行在yarn-client模式下时，需要关注在driver端汇聚的数据量大小，根据自己的业务场景，为driver设置合理的内存。
CCE集群的CPU /内存/磁盘容量使用率过高 检测：通过AOM监控CCE集群的CPU/内存/磁盘容量使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更集群规格或扩展资源。 CCE节点的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/GPU/GPU缓存使用率过高 检测：通过AOM监控CCE节点的CPU/内存/磁盘
该指标为从Kafka节点虚拟机层面采集的磁盘容量使用率。 broker_cpu_core_load CPU核均负载 该指标为从Kafka节点虚拟机层面采集的CPU每个核的平均负载。 broker_memory_usage 内存使用率 该指标为Kafka节点虚拟机层面采集的内存使用率。 broker_cpu_usage
COST07-01 持续监控资源利用率指标 风险等级 高 关键策略 持续地在组织中定义资源的核心利用率指标（如CPU利用率，内存，CDN服务的流量，数据库的TPS），按（天、周、月）等时间周期发现规律，对低利用率资源的应用/项目进行审查。 父主题： COST07 管理和优化资源
常见故障模式 ECS的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS使用率过高 检测：通过CES监控CPU/内存/磁盘容量/磁盘IOPS使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更规格以扩展资源或增加ECS实例进行负荷分担。 对于无状态业务，启动AS弹性伸缩，自动扩展资源。 应用层进行过载保护，保障优先业务的运行。
依据您的合规性、业务要求设置日志保留时长。 对审计日志进行保护并定期备份，避免受到未预期的删除、修改或覆盖。可以同步开启审计日志的文件校验，保障审计文件的完整性，防止文件被篡改。 集中管控运维账号访问系统和资源的权限，对系统和资源的访问权限进行细粒度设置。 关于数据的安全审计见：SEC07-03
Flink作为流数据处理引擎，依赖内存和CPU。用户在规划规格时，应根据当前的业务容量和增长速度，规划合理的内存和CPU资源，特别需要关注以下几点： 根据自己的业务目标，规划CPU资源和内存资源。规划时，需要结合当前的数据分布情况，业务复杂度，设置JobManager的内存，TaskManag
相比CPU利用率、内存利用率等基础指标，能更真实的指示系统性能问题。 常用USE方法（Utilization Saturation and Errors Method）对资源监控，包含： 使用率Utilization：覆盖系统资源，包括但不限于CPU、内存、网络、磁盘等。 饱和
支持业务运行状况、成功指标的检查，在发生故障时告警；支持ECS、DCS、Kafka、RDS、DDS等实例负载状态及资源故障切换等的监控，在负载超过阈值或状态异常时告警。 弹性扩缩容 支持自动弹性伸缩；针对ECS，通过ELB实现ECS实例的故障检测与负载均衡，并可通过AS监控负载随时添加和移除ECS实例来扩展应用系统的服务能力；针对RDS
的性能。选择最佳计算服务以确保工作负载高效运行。请考虑以下策略： 了解实例类型 不同的实例类型针对不同的工作负载进行优化，例如CPU优化、内存优化和GPU优化，选择符合需求的实例类型。 考虑自动缩放 如果工作负载的需求不定，请考虑具有自动缩放功能的计算服务，该功能可根据需求自动调
常见故障模式 DCS的CPU /内存/带宽/连接数使用率过高 检测：通过CES监控CPU /内存/带宽/连接数使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更规格以扩展资源。 应用层进行过载保护，保障优先业务的运行，如将部分性能要求不高的业务切回到原始数据源。 连接后端DCS失败 检测：连接失败。
关键策略 亚健康检测通常用于根据亚健康症状来预测系统故障，典型的例子是内存泄漏，内存泄漏往往不会立刻导致系统失效，系统首先会因为Swap Memory不足变得运行缓慢，消耗内存量持续增加，因此通过监控实例内的内存占用率，在超过阈值的情况下及时告警，人工介入迅速恢复，可避免造成业务中断。
CCI）进行部署。 如果本身业务已经是微服务化的形式，建议上云时考虑容器服务（CCE/CCI）进行部署。 相关服务和工具 弹性云服务器 ECS 裸金属服务器 BMS 云容器引擎 CCE 云容器实例 CCI 父主题： 选择合适的计算资源
队的实际带宽占比，将带宽费用拆分到不同的业务团队。 跨团队共享使用的CCE集群服务，应按照各团队分配和使用的CPU/内存等比例，将容器集群成本（包含CCE、ECS、EVS等服务成本）拆分到各个业务团队。 以上公共成本，以及其他共享资源&平台服务&服务支持&未及时标记产生的未分配成
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