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及成功率，相比CPU利用率、内存利用率等基础指标，能更真实的指示系统性能问题。 常用USE方法（Utilization Saturation and Errors Method）对资源监控，包含： 使用率Utilization：覆盖系统资源，包括但不限于CPU、内存、网络、磁盘等。
通过收集和分析性能数据，可以识别系统瓶颈、优化资源分配等，找到性能优化方向。 性能监控对象：服务器、操作系统、数据库、应用程序、网络设备、云服务。 常见性能指标：包括资源CPU、内存，硬盘等，及程序的响应时间、吞吐量、并发数等。 父主题： 建立性能可观测性体系
统计Rabbitmq节点虚拟机的磁盘容量使用率。 rabbitmq_cpu_usage CPU使用率 统计Rabbitmq节点虚拟机的CPU使用率。 rabbitmq_memory_usage 内存使用率 统计Rabbitmq节点虚拟机的内存使用率。 rabbitmq_cpu_core_load
接到云监控服务查看该资源运行状态并设置告警规则。 主机监控：通过在弹性云服务或裸金属服务器中安装云监控服务Agent插件，用户可以实时采集ECS或BMS 1分钟级粒度的监控数据。已上线CPU、内存和磁盘等40余种监控指标。有关主机监控的更多信息，请参阅主机监控简介。 灵活配置告警
靠性。 集群服务部署架构 服务规模与业务容量参数配置 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
支持MapReduce程序平滑转接。 集群服务部署规划 服务规模与业务容量参数配置对照表 Spark作为内存计算引擎，需要更多的内存和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： 当程序运行在yarn-client模
的故障管理，应用系统可减少对机房、电力、环境、计算服务器、存储设备、网络交换机等基础设施的故障模式的检测和恢复处理，但仍需考虑这些基础设施故障对应用系统的影响及对应的恢复措施，如机房发生灾难(AZ或Region级灾难)、计算服务器故障/重启、使用本地硬盘时硬盘故障/亚健康、网络通
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应用自动化扩容和缩容的方式，但虚拟机弹性伸缩需要更多的资源和时间来启动和部署，而容器弹性伸缩可以更快速地响应变化，同时具有更高的资源利用率。虚拟机场景可以使用AS，容器场景充分考虑CA和HPA的弹性策略。
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。
组件的指标（如MapReduce/Spark/HDFS）。下面列举目前可查看到的相关指标信息： 通用指标 主要是指通用的服务器的相关性能指标：CPU使用率，内存占用量，磁盘IO读写速度，使用Core数量等，通过这些指标可以衡量任务在该类型机器或该机器上的执行情况，观察集群各机器的通用指标，可以看到集群的负载是否均衡。
活容灾，无缝实时切换。 后端服务器健康检查 ELB弹性负载均衡支持定期向后端服务器发送请求以测试其运行状态。当判断后端服务器健康检查异常后，就不会将流量分发到异常后端服务器，而是分发到健康检查正常的后端服务器，从而提高了业务的可靠性。当异常的后端服务器恢复正常运行后，负载均衡器会
主机监控提供了包括基础监控和操作系统监控两种不同监控粒度层次的监控。基础监控为 ECS自动上报的监控指标，操作系统监控通过在ECS中安装Agent插件，为用户提供服务器的系统级、主动式、细颗粒度监控服务。主要关注：CPU_UTIL、DISK_READ_BYTES_RATE、带外网络流入速率等指标
该指标为从Kafka节点虚拟机层面采集的磁盘容量使用率。 broker_cpu_core_load CPU核均负载 该指标为从Kafka节点虚拟机层面采集的CPU每个核的平均负载。 broker_memory_usage 内存使用率 该指标为Kafka节点虚拟机层面采集的内存使用率。 broker_cpu_usage
定期咨询专家或 华为 合作伙伴，以便确定哪些服务和功能的成本更低。查看华为博客和其他信息源。如在非计算密集型场景，使用华为云的云耀系列服务器取代普通ECS服务器 父主题： COST07 管理和优化资源
比如磁盘IO 量瞬间飙升，CPU 使用率瞬间飙高，这类告警无需做出响应，对业务而言，意义就不大了。 遵循可操作性原则能避免很多误报。并且要定期统计和分析告警频率，识别高频告警，解决告警问题，清除明确的告警误报。 设计建议 优化告警阈值：适当提高 内存／CPU／网络 IO 告警阈值。
保证系统的长稳运行。 业务使用规范 原则 原则说明 级别 备注 就近部署业务，避免时延过大 如果部署位置过远（非同一个region）或者时延较大（例如业务服务器与Redis实例通过公网连接），网络延迟将极大影响读写性能。 强制 如果对于时延较为敏感，请避免创建跨AZ Redis实例。 冷热数据区分
系统架构分析服务间依赖关系，确定周边依赖服务。 硬件规格：所需服务器的数量、规格以及硬件配置，包括 CPU 主频/核数、内存容量、磁盘类型与容量、存储池类型与容量，网卡带宽等。 软件环境：软件版本与配置，如操作系统版本、服务版本、数据库版本、以及影响性能的相关配置。 4.完成测试设计
训练显存优化实践 pytorch的内存池基本管理策略 pytorch的内存池以block为粒度来进行管理，block池分为小内存池与大内存池，block是pytorch向device驱动申请内存的粒度，整存整取。用户/Pytorch代码向内存池申请内存的接口归一为tensor的申请释
工作负载的资源需求。 使预测与工作负载目标保持一致 为了确保预测与工作负载目标保持一致，需要定期对预测进行评估，比较实际结果与预测结果，根据需要对容量预测模型进行调整。例如新的应用或服务添加到系统中，那么容量预测模型就需要考虑这些新的容量需求。预测与工作负载目标的一致性，可确保充
观测性能指标（GaussDB为例） 指标ID 指标名称 指标说明 rds001_cpu_util CPU使用率 该指标用于统计测量对象的CPU使用率。 rds002_mem_util 内存使用率 该指标用于统计测量对象的内存使用率。 rds003_bytes_in 数据写入量 该指标用于统计
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