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设置容器部署组件性能管理 性能管理可协助您快速进行问题定位与性能瓶颈分析，改善体验。勾选探针会启用性能管理服务并在节点上安装探针，产生少量资源消耗。Java探针通过字节码增强技术进行Java应用调用埋点，生成拓扑和调用链数据。
设置虚拟机部署组件应用性能管理 性能管理可协助您快速进行问题定位与性能瓶颈分析，改善体验。勾选探针会启用性能管理服务并在节点上安装探针，产生少量资源消耗。Java探针通过字节码增强技术进行Java应用调用埋点，生成拓扑和调用链数据。
云硬盘的使用方式与传统服务器硬盘完全一致。同时，云硬盘具有更高的数据可靠性，更高的I/O吞吐能力和更加简单易用等特点。适用于文件系统、数据库或者其他需要块存储设备的系统软件或工作负载。 分配方式 使用已有存储 选择已创建的云硬盘存储卷声明。
ServiceStage支持在部署应用组件过程中，或者应用组件已经部署后设置应用性能管理。应用性能管理可协助您快速进行应用问题定位与性能瓶颈分析，请参考设置应用性能管理。 父主题： 安全
支持的监控指标 指标是对资源性能的数据描述或状态描述。 容器部署组件支持的监控指标 容器部署组件的资源基础监控包含CPU、内存、磁盘等，具体请参考表1。
支持灰度发布：为保障新特性能平稳上线，可以通过灰度发布功能选择少部分用户试用，降低发布风险。 应用运维 应用崩溃，闪退 服务端响应慢 系统资源不足 故障难定位 实时图形化展示应用监控指标 CPU占用、告警、节点异常、运行日志、关键事件实时掌握。
引擎资源为所有租户共享，性能可能会受其他租户影响；专业版引擎不支持升级到专享版。 微服务引擎专享版：专享版引擎，是可支持大规模微服务应用管理的商用引擎。您可根据业务需要选择不同规格，不支持规格变更；专享版引擎资源独享，性能不受其他租户影响。 引擎支持的最大实例规格说明如下。
用户故事 在实际的使用场景中，用户可以通过图形化指标数据和阈值告警等能力，实时监控应用运行情况，同时结合性能管理与日志策略，快速定位应用的运行问题，分析性能瓶颈等。 操作步骤 登录ServiceStage控制台。 单击“应用管理”。
组件部署方式说明 组件部署方式 说明 容器部署 云容器引擎部署：云容器引擎CCE提供高度可扩展的、高性能的企业级Kubernetes集群，支持运行Docker容器。借助云容器引擎，您可以在云平台上轻松部署、管理和扩展容器化应用程序。
LTS日志概述 云日志服务（Log Tank Service，简称LTS），用于收集来自主机和云服务的日志数据，通过海量日志数据的分析与处理，可以将云服务和应用程序的可用性和性能最大化，为您提供实时、高效、安全的日志处理能力，帮助您快速高效地进行实时决策分析、设备运维管理、用户业务趋势分析等
管理容器部署组件高级配置 设置组件升级策略 设置组件实例调度策略 设置组件实例容忍度策略 设置容器部署组件性能管理 设置组件自定义指标监控 父主题： 组件管理
对于性能要求非常高的场景，也可以考虑私有协议。 分布式微服务实例和服务发现。微服务架构特别强调架构的弹性，业务架构需要支持微服务多实例部署来满足业务流量的动态变化。微服务设计一般会遵循无状态设计原则，符合该原则的微服务扩充实例，能够带来处理性能的线性提升。
ServiceStage集成了应用运维管理及应用性能管理服务，可以进行应用运维及性能监控相关的操作。 ServiceStage集成了存储、数据库、缓存等服务，通过简单配置即可实现数据持久化存储。
数据存储 云硬盘服务 EVS 如果容器环境下部署的组件需要使用云硬盘存储方式存储数据，需要设置EVS ReadOnlyAccess权限。
如果希望使用微服务引擎提供的开箱即用的治理能力和高性能的RPC框架，可选择Java Chassis框架。
技术选型是一个复杂的问题，技术决策者需要考虑使用的技术是否容易被团队成员掌握，技术能否满足项目对于功能、性能、可靠性方面的要求，还需要考虑商业服务等多方面的因素。本文档不探讨技术选型，假设技术团队已经选择了适合自己的开发框架。大部分技术团队都会选择开源框架来构建业务。
ICAgent是AOM的采集器，分别运行在每台主机上用于实时采集指标、日志和应用性能数据。 如何为待查看日志的主机安装ICAgent，请参考安装ICAgent。 用户业务日志输出位置为非标准位置 由于用户配置了日志策略，导致用户程序业务日志未输出到标准的输出位置。
管理虚拟机部署组件配置 虚拟机部署组件绑定微服务引擎 设置虚拟机配置 管理虚拟机部署组件应用配置 设置虚拟机部署组件应用性能管理 父主题： 组件管理
云容器引擎CCE提供高度可扩展的、高性能的企业级Kubernetes集群。借助云容器引擎，您可以在云平台上轻松部署、管理和扩展容器化应用程序。 Tomcat TongWeb 虚拟机：虚拟机部署方式。
比如一个业务非常耗时，如果这个业务和其他业务共享线程池，当这个业务被大量突发访问时，其他业务都会等待，造成整个系统性能下降。隔离仓通过给资源占用比较多的业务分配独立的资源池（一般通过信号量或者线程池实现），避免对其他业务造成影响。
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