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自定义告警模板关联资源分组 自定义告警模板关联资源分组可实现批量创建不同资源的告警规则的功能。告警模板关联资源分组后将生成相应告警规则，告警规则中的策略会随模板同步修改。 操作步骤 登录管理控制台。 单击“服务列表 > 云监控服务”。 选择“告警 > 告警模板”，进入告警模板界面。
概述 欢迎使用云监控服务（Cloud Eye）。云监控为用户提供一个针对弹性云服务器、带宽等资源的立体化监控平台。使您全面了解云上的资源使用情况、业务的运行状况，并及时收到异常告警做出反应，保证业务顺畅运行。 您可以使用本文档提供的API对指标、告警规则、监控数据进行相关操作，如查询指标列表
为什么配置了磁盘读和磁盘写指标同时达到阈值时则告警，实际并没有同时达到阈值却触发了告警？ 问题现象 告警规则配置了磁盘读和磁盘写指标同时达到阈值时则告警，实际并没有同时达到告警阈值却触发了告警。 问题分析 弹性云服务器实例下有A、B两个磁盘，当磁盘A的读指标和磁盘B的写指标同时达到阈值时就告警了
创建广域网质量监控 操作场景 本章节指导用户如何创建广域网质量监控任务。 前提条件 已开通广域网质量监控。 操作步骤 登录管理控制台。 单击“服务列表 > 云监控服务”。 选择“网络性能监控 > 广域网质量监控”。 在“监控任务”页面，单击“创建任务”。 根据界面提示，配置广域网质量监控的基础信息
服务优势 自动开通 云监控服务会自动开通。同时您可以很方便使用云监控服务管理控制台或API接口查看云服务运行状态并设置告警规则。 实时可靠 原始采样数据实时上报，提供对云服务的实时监控，实时触发产生告警并通知用户。 监控可视化 云监控服务通过监控面板为用户提供丰富的图表展现形式，支持数据自动刷新以及指标对比查看
配置自定义看板 自定义看板作为云服务看板的补充，允许您可以通过自定义的方式创建可视化看板，您可以自主选择指标、图表类型来展现您关注的资源图表。 前提条件 请确保您拥有云监控服务的操作权限，并且可以创建自定义看板。 操作步骤 单击系统左侧主菜单“我的看板”，进入看板列表页面，单击“创建看板
云监控服务相关概念 使用云监控服务之前，请先了解以下相关概念，从而可以更好的使用云监控服务。 监控指标 聚合 监控面板 主题 告警规则 告警模板 项目 企业项目 监控指标 监控指标是云监控服务的核心概念，通常是指云平台上某个资源的某个维度状态的量化值，如云服务器的CPU使用率、内存使用率等
创建广域网质量监控告警规则 前提条件 已创建广域网质量监控任务。 操作场景 本章节指导用户对已创建的广域网质量监控进行告警规则的配置。 操作步骤 登录管理控制台。 单击“服务列表 > 云监控服务”。 选择“网络性能监控 > 广域网质量监控”。 在“监控任务”页面，单击监控任务所在行的
使用站点监控 应用场景 站点监控用于模拟真实用户对远端服务器的访问，从而探测远端服务器的可用性、连通性等问题。 站点监控可以探测域名、IP的可用性、访问响应时间、丢包率，并对监控结果告警。 创建站点监控 登录管理控制台。 单击“服务列表 > 云监控服务”。 单击页面左侧的“站点监控
弹性公网IP事件 虚拟私有云为弹性云服务器构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境，提升用户云中资源的安全性，简化用户的网络部署。 当您的弹性云服务器要访问Internet时，您可使用虚拟私有云创建的弹性公网IP绑定到弹性云服务器上，弹性云服务器即可连接公网。不同弹性公网IP还可以共享带宽
查看分组列表 资源分组列表展示用户在云监控服务拥有的全部资源分组及各个分组的资源和健康度概况。 操作步骤 登录管理控制台。 在管理控制台左上角选择区域和项目。 单击“服务列表 > 云监控服务”。 单击页面左侧的“资源分组”，进入“资源分组”页面。 在“资源分组”页面可以查看用户创建的所有资源分组
云监控服务统计的弹性云服务器网络流量与云主机系统内工具检测不一致的问题 因为云监控服务与弹性云服务器系统内指标检测软件的采样周期不同。 云监控服务对弹性云服务器、云硬盘的采样周期是4分钟（云服务器类型为KVM的是5分钟），而系统内工具的采样周期一般为1秒，远远小于云监控服务的采样周期
使用自定义监控 自定义监控展示用户所有自主定义上报的监控指标。用户可以针对自己关心的业务指标进行监控，将采集的监控数据通过使用简单的API请求上报至云监控服务进行处理和展示。 添加监控数据请参见添加监控数据。 查看自定义监控指标 登录管理控制台。 单击“服务列表 > 云监控服务”。
告警策略 用户可以对服务的监控指标和事件设置告警策略。当监控指标在一定周期内多次触发告警策略的阈值时，系统将向用户发送告警通知。下面将展示如何配置指标类和事件类的告警策略。 配置指标类告警策略 用户可以针对云服务的核心监控指标设置指标告警，在发生异常时及时通知您采取措施。指标类告警策略包括指标名称
- 2.4.5 Linux: 通过调用GPU卡的libnvidia-ml.so.1库文件获取 Windows: 通过调用GPU卡的nvml.dll库文件获取 gpu_performance_state 该GPU的性能状态。
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