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人工智能性能优化 1.训练优化模型性能提升实践 参数调优策略：调整模型flash attention、并行切分策略、micro batch size、重计算策略等参数。 尽可能充分利用显存和算力，通过参数调优，初步优化性能。 性能拆解 参数调优后性能仍然与转商目标有较大的差距，需要考
OPS06-03 制定和实施可观测性指标 风险等级 高 关键策略 指标是对时间周期内的测量数据的数值表示。可观测性指标是围绕发现率、定级准确率、定界时长、覆盖率、有效率、 一致率打造可观测能力，将可观测设计规范统一发布，统一设计要求与运维管理要求。 设计建议 整体技术方案会变成标
通过TTL或者max-length限制队列长度 可以通过设置消息 TTL、队列 TTL 和 max-length 来限制队列长度。如果队列长度达到 max-length 值，队列头部的消息会被丢弃或进入死信队列。消息的生存时间到期也会被丢弃或者进入死信队列。 关注队列个数 在 RabbitMQ 中，一条队列是由一
堆积消息数 该指标用于统计Kafka实例中所有消费组中总堆积消息数。 topic_messages_remained 队列可消费消息数 该指标用于统计消费组指定队列可以消费的消息个数。 broker_messages_in_rate 每秒消息生产速率 统计Kafka节点每秒生产速率。
以下章节我们结合一些具体建议和案例来说明如何针对数据库的使用进行性能优化： 1.优化数据库配置实践 数据库的配置参数应从具体业务诉求着手，根据实际需要进行设计；华为云在各个数据库云服务中均提供了默认的配置参数，以满足最普遍的业务需要。 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
要。 配置测试变量和参数： 在测试脚本中配置变量和参数，以模拟真实场景请求。 包括多用户登录、查询数据或随机化等参数，以模拟不同的用户行为和工作负载响应。 脚本自动化： 脚本自动化，根据反馈、测试结果或更改要求不断优化和更改测试脚本。 考虑优化脚本逻辑、参数化和错误处理，或添加额
验保驾护航。 您无需修改代码，只需为应用安装一个APM Agent，就能够对该应用进行全方位监控，帮助您快速定位出错接口和慢接口、重现调用参数、发现系统瓶颈，从而大幅提升线上问题诊断的效率。目前支持JAVA、Python、Node.js、Go、Php和.Net应用，具体的应用监控能力概览如下表。
个代理Topic数上限、单个代理消费组数上限等，建议根据不同版本涉及的具体规格情况选择合适的RocketMQ服务。 详细版本与对应支持规格参数请参考官方文档。 父主题： 选择合适的应用中间件云服务资源
该架构的主要特点包括： 应用系统采用有状态虚拟机+有状态数据库的分层部署架构。 该应用系统在华为云单个Region部署一套完整系统，采用跨AZ部署，其中有状态虚拟机采用跨AZ主备复制，可以实现云内应用层跨数据中心主备容灾。 接入层（外部DNS）：通过外部DNS进行域名解析与流量负载均衡，单个AZ故障对业务没有影响。
存放的是文件，会以文件和文件夹的层次结构来整理和呈现数据。 存放的是对象，可以直接存放文件，文件会自动产生对应的系统元数据，用户也可以自定义文件的元数据。 存放的是二进制数据，无法直接存放文件，如果需要存放文件，需要先格式化文件系统后使用。 访问方式 在ECS/BMS中通过网络协议挂载使用，支持NFS和C
性能数据采集 收集性能数据是收集指标和日志的过程，这些指标和日志提供有关工作负载性能的信息。 此数据包括数值，称为指标。 指标描述系统在特定时间点的状态。 它还包括包含组织成记录的不同类型的数据的日志。 通过收集性能数据，可以监视和分析工作负载的性能。 可以使用此信息来识别性能瓶
可以增加只读实例应急。 不用作消息队列 发布订阅场景下，不建议作为消息队列使用。 强制 如没有非常特殊的需求，不建议将 Redis 当作消息队列使用。 Redis 当作消息队列使用，会有容量、网络、效率、功能方面的多种问题。 如需要消息队列，可使用高吞吐的Kafka或者高可靠的RocketMQ。
设置并行度：用户可以根据实际的内存，CPU，数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。任务的并行度可以按优先级从高到低排列，由算子层次、执行环境层次、客户端层次、系统层次这四种层次指定。 配置进程参数：配置JobManager内存、TaskManager个数、TaskManager
接入层指标 Hive连接数，并行SQL数量，输入缓存值（或每批大小）。单HiveServer实例可以处理的最大并发数可以通过参数控制，默认是500，该参数主要受JVM内存和CPU的处理能力的限制。 HiveMetaStore HiveMetaStore连接数，并行SQL数量，语句执行计划。
进行；与功能检测的联系是，业务检测也可以采用调用链来完成。 故障检测方法根据类型有很多种，下面是一些在高可用性系统中常用的故障检测方法。 数值范围检查：在大多数应用中，一个操作的结果必须处于某个范围之内。对这些边界条件可以进行一些测试来验证数据是否满足预期要求。 数据完整性检查：
数据量少，但小文件数量多：减少数据分片，在reduce算子后执行coalesce算子，以减少task数量，减少cpu负载。 使用spark sql查找一个大表，表列数较多，但是查找的列较少：尽量使用rcfile或parquet格式，减少文件读取成本，同时选择合适的压缩格式，减少内存负载。 指标观测方法 性能衡量指标包括吞吐量、资源利用率、伸缩性。
提高系统的可用性和性能。 数据分区：将数据按照一定的规则分成多个分区，以便更好地进行数据处理和计算。 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。
和测试环境。持续交付是一种将代码更改推送到这些环境的自动化方式。 Telemetering 遥测 遥测是对被测量对象的参数进行远距离测量的一种技术。是将对象参数的近距离测量值传输至远距离的测量站来实现远距离测量的技术，并把测得结果传送到接收地点进行记录、显示和处理的活动。 CMDB
求，降低管理成本。 资源管理：同步并纳管用户在云平台上使用的资源实例，构筑资源运维能力底座。 配置管理：提供应用和资源视角的管理能力，以及参数配置集中式看护、全生命周期管理的能力。 合规性管理：资源运维提供批量的补丁扫描修复能力，安全合规先行，兼顾高效。 全方位变更管理 方案评审：支持变更方案标准化（Standard
户ID作为分区键；而对于资源为对象的系统，则可以使用资源ID作为分区键。 所确定的分区键，必须在所有API或命令中都能直接包含或可通过其他参数间接转换得到，以便能使用该分区键进行分区处理。 按分区键进行分区处理时，需要确保对应分区能独立处理业务，尽可能避免或减少与其他分区的交互。
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