量block被切小了的可使用内存但是当申请一个大块内存时又无法复用,这种会导致reserved 与 allocated 的较大差值,通常称为内存碎片。 pytorch的内存碎片影响因素 一个step里更多的内存申请释放内存次数理论上一定会导致更多的内存碎片,为什么说是一个step
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
关键策略 亚健康检测通常用于根据亚健康症状来预测系统故障,典型的例子是内存泄漏,内存泄漏往往不会立刻导致系统失效,系统首先会因为Swap Memory不足变得运行缓慢,消耗内存量持续增加,因此通过监控实例内的内存占用率,在超过阈值的情况下及时告警,人工介入迅速恢复,可避免造成业务中断。
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
常见故障模式 DCS的CPU /内存/带宽/连接数使用率过高 检测:通过CES监控CPU /内存/带宽/连接数使用率。 恢复: 根据业务情况,手工变更规格以扩展资源。 应用层进行过载保护,保障优先业务的运行,如将部分性能要求不高的业务切回到原始数据源。 连接后端DCS失败 检测:连接失败。
常见故障模式 RDS的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/数据库连接数使用率过高 检测:通过CES监控CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/数据库连接数使用率。 恢复: 根据业务情况,手工变更规格以扩展资源。 开启存储空间自动扩容,以便在磁盘容量不足时自动扩容。 应用层进行过载保护,保障优先业务的运行。
uce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模式下时,需要关注
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。
合理选择规格 如果业务增长会带来Redis请求增长,请选择集群实例(Proxy集群和Cluster集群) 强制 单机和主备扩容只能实现内存、带宽的扩容,无法实现计算性能扩容。 生产实例需要选择主备或者集群实例,不能选用单机实例 强制 - 主备实例,不建议使用过大的规格。 建议
系统组网、硬件规格等要保持与生产环境基本一致。 性能测试环境配置通常要考虑以下因素: 系统组网与架构:系统组网方式如主备、集群、分布式等组网,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。
COST07-01 持续监控资源利用率指标 风险等级 高 关键策略 持续地在组织中定义资源的核心利用率指标(如CPU利用率,内存,CDN服务的流量,数据库的TPS),按(天、周、月)等时间周期发现规律,对低利用率资源的应用/项目进行审查。 父主题: COST07 管理和优化资源
ER 主机监控 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
2、服务监控 由于服务实例的冗余配置和应用系统的容错保护,业务指标正常并不意味着服务实例状态一定正常。例如,在配置了ELB的虚拟机集群中,ELB会主动隔离异常节点,虽然业务会在正常节点上分担,但应用系统实际已损失了部分处理容量。因此,云服务状态监控必不可少。 云服务具体指标因
队的实际带宽占比,将带宽费用拆分到不同的业务团队。 跨团队共享使用的CCE集群服务,应按照各团队分配和使用的CPU/内存等比例,将容器集群成本(包含CCE、ECS、EVS等服务成本)拆分到各个业务团队。 以上公共成本,以及其他共享资源&平台服务&服务支持&未及时标记产生的未分配成
关注弹性伸缩的配置是否会被限制,比如AS弹性伸缩服务中可以配置能创建的最大实例数量,而在过载情况下是否能真的创建出那么多实例,会依赖于ECS弹性云服务器配额、EVS云硬盘配额,当需要弹性公网IP时涉及弹性公网IP配额等,当配额不足时会导致无法创建工作负载进行业务分担,而业务受损。
了解资源限制 容量规划时了解和合理使用资源限制非常重要,常见的资源限制包括进程、线程、CPU使用率、内存使用量、磁盘空间等。资源限制的主要目的是保证系统的稳定性,防止某些进程或应用程序占用过多的系统资源,导致其他进程或应用程序无法正常运行,甚至导致系统崩溃。 父主题: 性能规划
关键策略 使用配置管理工具进行变更:集中管理配置信息,发现和记录配置变化情况,快速识别变更影响范围。 采用自动化变更流程:帮助组织规划和自动化变更流程,如预定义变更模板、审批变更流程、自动化测试和验证等,减少人工错误和延迟。 进行变更评估和风险管理:评估变更影响范围,识别潜在风险和冲突,并采取相应的措施进行风险管理。
伸缩性和容器化等因素。不同的计算服务具有不同的功能和特征,可能会影响工作负载的性能。选择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
针对具体故障进行检测时,根据检测的类型通常可以分为资源检测、功能检测和业务检测。 资源检测:云环境中一般指虚拟化后的物理硬件资源及其对应的软件资源,具体包含CPU、内存、网络和磁盘资源等。 功能检测:对组成产品系统的各个内部模块对象进行检测的过程,确定模块功能是否满足设计的需求。当产品系统的功能发生故障时
当客户端请求超时或收到错误响应时,客户端需要决定是否重试;重试有助于客户端在请求失败时,通过重复消息来获得预期的结果,避免业务失败,但也会消耗更多的服务器时间来获取所需的成功响应。 风险等级 高 关键策略 请求超时,可能是链路闪断或其他临时性故障导致消息丢失,可以进行重试。 根据错误响
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