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信息。主要关注：WAITING 状态线程数、TIMED_WAITING 状态线程数、可使用内存等指标 进程监控 进程监控是针对主机内活跃进程进行的监控，默认采集活跃进程消耗的 CPU、内存，以及打开的文件数量等信息。当您配置了自定义进程监控，还会监控包含关键字的进程个数。主要关注
针对每种故障模式，分析其发生的频率以及造成的影响，以确定严酷度等级。对于存在单点故障的组件对应的故障模式，严酷度必须设置为高。云服务通用的故障模式有：CPU过载、内存过载、磁盘使用率过高、数据故障(被误删等)、AZ故障、Region故障等。 定义严酷度类别 严酷度是度量故障给系统造成的最坏潜在后果，一般分为四个等
实时灾备功能，可实现主实例和跨区域的灾备实例之间的单主灾备（详见“MySQL到MySQL单主灾备”）或双主灾备（详见“MySQL到MySQL双主灾备”）。 监控告警 配合CES服务，支持对RDS的CPU、内存、磁盘、网络等进行监控和告警。详见“支持的监控指标”。 父主题： RDS云数据库
压缩算法时，需考虑数据的压缩率和压缩耗时。通常压缩率越高的算法，压缩耗时也越高。 压缩方式 压缩比 客户端CPU占用 服务端CPU占用 磁盘占用 broker带宽占用 gzip 中 中 低 中 低 lz4 中 中 中 中 中 zstd 高 中 低 低 低 snappy 低 高 高
等角色出发分析，结合生产环境系统当前情况，识别并定义业务指标、数据指标、资源指标三种维度指标需要达到的目标基线，指导系统能达到以最小的资源占用管理最大的数据并给用户提供最优的体验目标，输出系统各个场景所要达到的SLA。 2.创建测试方案 创建测试方案是指设计适合性能测试系统负载的
对于在Web应用场景使用的语言如Java、Python，还要考虑安全会话管理、防SQL注入、防跨站脚本攻击XSS、防跨站请求伪造CSRF等编码规范。 对于C/C++语言，要考虑缓冲区溢出漏洞、命令注入、危险函数、内存泄露、指针越界、数组读写越界等安全风险。 对于JavaScript语言，要考虑容易受到XSS攻击的安全风险。
Redis实例。 冷热数据区分 建议将热数据加载到 Redis 中。低频数据可存储在 Mysql或者ElasticSearch中。 建议 Redis将低频数据存入内存中，并不会加速访问，且占用Redis空间。 业务数据分离 避免多个业务共用一个Redis。 强制 一方面避免业务相互
了解资源限制 容量规划时了解和合理使用资源限制非常重要，常见的资源限制包括进程、线程、CPU使用率、内存使用量、磁盘空间等。资源限制的主要目的是保证系统的稳定性，防止某些进程或应用程序占用过多的系统资源，导致其他进程或应用程序无法正常运行，甚至导致系统崩溃。 父主题： 性能规划
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&平台服务&服务支持&未
针对具体故障进行检测时，根据检测的类型通常可以分为资源检测、功能检测和业务检测。 资源检测：云环境中一般指虚拟化后的物理硬件资源及其对应的软件资源，具体包含CPU、内存、网络和磁盘资源等。 功能检测：对组成产品系统的各个内部模块对象进行检测的过程，确定模块功能是否满足设计的需求。当产品系统的功能发生故障时
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 CDN 、 Redis 等，提高数据访问速度。 代码优化: 对云服务资源使用的代码进行优化，提高代码执行效率。
网络等资源，提升整体资源利用率、缩短需求发布周期，提高应用的研发效率。 用户可以通过云监控服务监控Serverless实例的CPU使用率、内存使用率，当满足一定条件，自动触发Serverless算力扩容和缩容，从而提供资源使用率，降低成本。 相关服务和工具 华为云以Serverl
知。 RDS服务最多支持5个只读副本，可在线扩展只读负载；一键规格变更实现CPU、内存扩容/缩容；在线存储容量扩容。 CCE服务支持配置自动扩容集群节点和工作负载，伸缩策略支持告警（按CPU或内存使用率触发）、定时、周期多种方式。 相关云服务和工具 弹性伸缩 AS 云容器引擎 CCE
用率、内存利用率）或周期（每天、每周、每月或每年的具体时间点）。 CustomedHPA策略 Prometheus Prometheus（停止维护） 云原生监控插件 一套开源的系统监控报警框架，负责采集kubernetes集群中kubelet的公开指标项（CPU利用率、内存利用率）。
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
并行计算：使用并行计算框架，如Apache Spark、Apache Flink等，将计算任务分配到多个节点上并行执行，以提高计算速度和效率。 内存优化：通过调整内存分配和使用策略，如使用内存缓存、内存映射等技术，以提高数据处理和计算的速度和效率。 负载均衡：通过负载均衡技术，将数据和计算任务均匀地分配到多个节点
Go等编译型语言。 内存规格 函数Pod中分配的CPU资源与内存规格成正比，所以更大的内存规格可以获得更高的CPU资源从而提升执行性能。如果业务场景为CPU密集型或者需要大量使用内存的，建议配置更大的内存规格来获取更低的执行时延，可以通过配置不同大小内存进行性能测试，观察时延监控结合业务实际预算选择合适的内存规格。
关键策略 使用配置管理工具进行变更：集中管理配置信息，发现和记录配置变化情况，快速识别变更影响范围。 采用自动化变更流程：帮助组织规划和自动化变更流程，如预定义变更模板、审批变更流程、自动化测试和验证等，减少人工错误和延迟。 进行变更评估和风险管理：评估变更影响范围，识别潜在风险和冲突，并采取相应的措施进行风险管理。
日志搜索引擎、SQL分析引擎、日志加工引擎，详细请参考下图。 端云全场景日志接入：40+云服务、主机/容器、移动端、跨云、多语言SDK、多账号汇聚，满足全场景客户丰富的日志接入需求。 海量日志存储搜索：百亿日志秒级搜索，千亿日志迭代搜索，PB级智能冷存储。 SQL统计和可视化图表
RES15-04 灰度部署和升级 原地升级和回滚时，升级和回滚过程中业务将会中断，中断时长受限于升级和回滚的时长，对业务影响比较大；而采用灰度部署和升级，可减少升级和回滚过程中的业务中断，提升系统可用性。 风险等级 高 关键策略 通过金丝雀部署、蓝绿部署等方式实现灰度升级或部署，逐步引入新
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