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RES13-05 资源自动扩容考虑了配额限制 当应用系统在资源不足自动扩容时，需要考虑配额的限制，若配额不足，会导致自动扩容失败。 风险等级 高 关键策略 华为云为防止资源滥用，限定了各服务资源的配额，对用户的资源数量和容量做了限制。如您最多可以创建多少台弹性云服务器、多少块云硬
PERF05-03 WEB场景资源优化 风险等级 中 关键策略 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
网络优化：通过优化网络带宽、延迟等参数，以提高数据传输的速度和效率。 数据清洗和预处理：在进行大数据处理之前，对数据进行清洗和预处理，以提高数据的质量和准确性，减少后续计算的错误率和计算量。 父主题： 资源优化
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
选择合适网络服务资源 选择合适的网络服务资源是一个复杂的过程，需要考虑许多因素。以下提供了一些主要因素： 评估合适网络云服务，主要考虑如下性能指标： 网络流量：评估工作负载的预期网络流量，了解数据传输需求和网络请求的频率。 带宽要求：确定工作负载的带宽要求，考虑通过网络传输和接收的数据量。
资源优化 PERF05-03 WEB场景资源优化 PERF05-04 大数据场景资源优化 父主题： PERF05 性能优化
可根据需求自动调整计算容量。自动缩放有助于确保在高峰期拥有足够的资源，并防止在低需求时段过度预配。 考虑容器化 与非容器化工作负载相比，容器具有性能优势。如果适合体系结构需求，请考虑使用容器化。容器可以通过隔离、资源效率、快速启动时间和可移植性来提高计算性能。 使用容器时，请考虑
动发现和记录云上资源，包括主机、存储、数据库、网络等。这样可以确保资产清单的及时性和准确性。 标签和元数据：使用标签和元数据来对云资源进行分类和描述，以便更好地组织和管理资源清单。通过标签可以快速识别和过滤资源，有助于监控和安全审计。 相关云服务和工具 解决方案工作台 InnoS
COST07 管理和优化资源 COST07-01 持续监控资源利用率指标 COST07-02 释放闲置资源 COST07-03 考虑不同的云资源技术选型 COST07-04 合理降配低负载资源或升配高负载资源 父主题： 成本优化支柱
选择合适的数据库资源 华为云提供了多款数据库服务，不同服务的优化方式和注意事项均有差异，可以通过以下四个不同考虑因素入手，选择合适的数据库资源： 兼容性：一般原则是平替迁移，选择云上数据库，是为了利用云上服务使得生产工作更聚焦到应用层，上云前系统中数据库的选型已经过业务实践的检验
选择合适的应用中间件云服务资源 华为云提供Kafka、RocketMQ、RabbitMQ三种不同版分布式消息服务，您可根据业务需求和不同版本优势来选择合适的消息队列。 PERF03-06 选择合适的消息队列 PERF03-07 选择合适的Kafka PERF03-08 选择合适的RocketMQ
跨团队共享使用的CDN、直播带宽应按照各业务团队的实际带宽占比，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
关键策略 服务器资源就类似一块块资源拼成的木桶，其最多能承载的业务需求取决于哪一块资源最先达到瓶颈。 不同应用对资源需求不同，例如： 功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据
排行榜。 客户痛点： 业务部门较多，日志量较大，项目管理较为困难 云服务资源种类数量较多，监控指标和运维日志不熟悉，运维难度大 等保合规要求日志长时间存储，运维部门较多，人员不足，自建ELK成本高 解决方案： 业务价值： 全量日志接入：汽车APP、软件开发、流量平台等170个业务
护等方面的知识。下面将介绍运维知识库系统的五个主要功能和优势。 丰富的知识资源：运维知识库系统收集整理了大量的运维知识和经验，涵盖了各个领域和层次的内容。用户可以通过系统进行检索，查找到相关的知识和解决方案。不仅可以解决一些常见的问题，还可以提供高级的技术支持，帮助用户解决复杂的问题。
来，再考虑怎么让它变得更快。一般只有在我们证实某部分代码的确存在一个性能瓶颈的时候，才应进行优化。除非用专门的工具分析瓶颈，否则很有可能是在浪费自己的时间。另外，性能优化的隐含代价会使我们的代码变得难于理解和维护，这一点也是需要权衡和关注的。 设计优化 算法优化 资源优化 父主题：
当DCS实例由于过载导致网络限制时，可参考“DCS的CPU /内存/带宽/数据库连接数使用率过高”的处理。 对于非暂行性故障，应用层需要能回退到原始数据源进行处理，避免由于缓存故障而导致业务无法运行。 读写DCS概率性失败 检测：读写失败。针对低概率超时错误，是Redis使用的正常现象。Redis使用受到网络
自动缩放有助于确保在高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。
志、故障排除等功能的一套完整的解决方案。性能可观测体系在此基础上突出了性能指标，通过收集和分析性能数据，可以识别系统瓶颈、优化资源分配等，找到性能优化方向。 性能监控对象：服务器、操作系统、数据库、应用程序、网络设备、云服务。 常见性能指标：包括资源CPU、内存，硬盘等，及程序的响应时间、吞吐量、并发数等。
系统或组件的性能问题，对外的表象上反应为： 请求响应延迟时间过长 资源占有量过大 对常见的性能问题进行分析，可以发现对于一个系统或组件来说，性能问题经常发生在以下方面： 实体间通信或者调用处理（包括数据库） 频繁调用函数、模块处理过程、数据组织等问题 并行处理资源争用引起的延迟 串行处理进程/线程间等待延迟 父主题：
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