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/内存/磁盘容量/磁盘IOPS/GPU/GPU缓存使用率过高 检测：通过AOM监控CCE节点的CPU/内存/磁盘容量/磁盘IOPS/GPU/GPU缓存使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更节点规格或增加节点数量。 CCE工作负载的CPU /内存/GPU/GPU缓存使用率过高 检测：通过
该指标用于统计ModelArts用户服务的内存使用率。 gpu_util GPU使用率 该指标用于统计ModelArts用户服务的GPU使用情况。 gpu_mem_usage GPU显存使用率 该指标用于统计ModelArts用户服务的GPU显存使用情况。 npu_util NPU使用率
根据需求和预测分析的结果，进行容量评估和规划。确定系统所需的计算资源、存储资源和网络带宽等资源，以满足系统的性能要求。 计算资源：根据预测的需求，计算所需的CPU、GPU、内存等计算资源，并根据实际情况进行选择和配置。 存储资源：根据预测的需求，计算所需的存储空间，例如需要存储大量的数据，可能需要选择分布式存储系统。
用系统具备链接中断重试的功能。 由于外部流量突发导致业务过载，需要应用系统具备流量控制的能力。 部分强依赖于硬件的负载，如依赖本地硬盘、GPU等，由于硬件故障导致服务中断，需要应用系统自身构建高可用的能力。 不同的应用系统，可用性要求可能不同，采用的韧性恢复方案会有差异。 父主题：
最佳计算服务以确保工作负载高效运行。请考虑以下策略： 了解实例类型 不同的实例类型针对不同的工作负载进行优化，例如CPU优化、内存优化和GPU优化，选择符合需求的实例类型。 考虑自动缩放 如果工作负载的需求不定，请考虑具有自动缩放功能的计算服务，该功能可根据需求自动调整计算容量。
恢复时间目标RTO：指灾难发生后应用不可用的最长时间。RTO决定了应用容灾整体架构，是采用数据备份，还是冷备、温备、热备。 恢复点目标RPO：指灾难发生后应用数据丢失的最大时间。RPO决定了数据备份频率或复制方式，是在线备份还是离线备份，是同步复制还是异步复制。 国家标准《信息系统灾难恢复规范》（GB/T 2098
为工作负载选择合适的计费模式 风险等级 中 关键策略 分析工作负载的每个组件。确定组件和资源是长时间运行（应享受承诺折扣，包年包月或购买资源包），还是短时间动态运行（采用 Spot 或按需定价）。使用成本管理工具中的建议对工作负载执行分析，并对这些建议应用业务规则以实现高回报。 相关服务和工具
PERF03-02 选择合适规格的虚拟机和容器节点 风险等级 中 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。
根据应用的特征选择合适的计算云服务。选择计算云服务主要考虑以下两个因素： 应用本身的部署形态 上云时，业务的迁移方式（例如：业务是简单的迁移上云，还是本身要做改造） 如果业务本身在IDC部署模式是虚拟机部署，应用系统比较老旧，业务本身也没有改造的计划，建议按照原来IDC的部署模式，采用E
PERF05 性能优化 性能优化工作中，需警惕“过早优化”的问题。我们的基本指导策略还是首先让系统运行起来，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
相关服务和工具 华为云成本中心提供资源包的使用率/覆盖率分析，您可以通过该工具了解已购资源包的使用率和覆盖率情况，识别资源包购买过多（使用率低），还是过少（覆盖率低），从而优化下一阶段的购买。 华为云费用中心提供资源包剩余使用量预警功能，您可以根据实际需要，按照剩余使用量百分比、绝对值或自定义方式来设置阈值，及时获取提醒。
例越高，成本分配和报告效率越高，成本数据越可信任。在标签治理过程中，通过可分配成本比例趋势的上升和下降，检查组织内标签的标记覆盖率是在提升还是在下降 识别标签缺失和错误：在确定需要进行标签治理后，需要首先识别所有未打标签的资源和标签key&value错误的资源，然后从费用最高的资
SEC04-02 控制网络流量的访问 控制网络流量以确保网络分区之间的流量是可预期的、允许的。依据零信任原则，需在网络级别验证所有的流量出入。确保网络设备的业务能力、网络每个部分的带宽满足业务高峰期的需要。 风险等级 高 关键策略 在设计网络拓扑时，仔细检查每个组件的连接要求，例
PERF03-03 使用弹性伸缩 风险等级 中 关键策略 如果工作负载能够支持弹性（例如：应用无状态化），请考虑具有自动缩放功能的计算服务，该功能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。虚拟机弹性伸缩和容器弹性伸缩都是实现
原则： 零信任原则（Zero Trust） 零信任遵循“永不信任，始终验证”的安全理念，假设任何人或程序都不可信，无论是内部用户、外部用户还是网络设备。系统内的组件进行任何通信之前都将通过显式的验证，减少系统信任带来的攻击面。零信任把现有的基于实体鉴别和默认授权的静态信任模型（非
命令，或对命令进行重命名限制使用。 强制 请参考命令重命名的内容。 慎重使用select Redis多数据库支持较弱，多业务用多数据库实际还是单线程处理，会有干扰。最好是拆分使用多个Redis。 建议 - 使用批量操作提高效率 如果有批量操作，可使用mget、mset或pipel
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