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常见故障模式 BMS的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS使用率过高 检测：通过CES监控CPU/内存/磁盘容量/磁盘IOPS使用率 恢复： 根据业务情况，更换规格更高的BMS实例或增加BMS实例进行负荷分担。 应用层进行过载保护，保障优先业务的运行。 连接后端BMS失败 检测：网络连接失败。
常见故障模式 ECS的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS使用率过高 检测：通过CES监控CPU/内存/磁盘容量/磁盘IOPS使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更规格以扩展资源或增加ECS实例进行负荷分担。 对于无状态业务，启动AS弹性伸缩，自动扩展资源。 应用层进行过载保护，保障优先业务的运行。
常见故障模式 CPU /内存/磁盘/带宽使用率过高 检测：通过CES监控CPU /内存/磁盘/带宽使用率。 恢复： 当CPU/内存使用高时，可根据业务情况，手工修改代理规格或增加代理数量以扩展资源。 当磁盘使用率高时，可根据业务情况，修改实例存储空间支持更大存储空间。 当带宽使用
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。
/内存/磁盘容量使用率过高 检测：通过AOM监控CCE集群的CPU/内存/磁盘容量使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更集群规格或扩展资源。 CCE节点的CPU /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/
靠性。其只表示数据是否丢失的概率，不体现数据丢失多少；数据持久度的预计周期，一般按一年进行预计。 影响存储数据持久度的主要因子有：冗余数、磁盘失效率与数据修复时间。其中每多一个冗余，数据持久度通常可增加2~3个9；云上常用的对象存储，一般采用3副本冗余，通常可提供11~12个9的数据持久度。
常见故障模式 GaussDB(for MySQL)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。 开启自动扩缩容，以便在过载时自动扩容规格和/或只读节点。
OPS07-01 创建可操作的告警 风险等级 高 关键策略 收到告警时，一般需要做出响应，消除无须响应的告警。 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
性能容量维度所需最小节点数 = max（（存储带宽需求 / 单节点存储带宽），（网络带宽需求 / 单节点网络基准带宽）） 磁盘容量维度所需最小节点数 = max（总磁盘容量需求 / 单节点磁盘容量上限） 详细规格选择参考官方文档。 父主题： 选择合适的应用中间件云服务资源
依赖，读写一致性要求考虑，通常需要引入meta data service。 基于前缀和范围mapping：基于前缀和范围的映射，将键范围映射到Grid，并在提供灵活性的同时，弥补了Full-Mapping的不足。 Mapping代替：强制将特定key分配给特定Grid，方便测试、隔离。
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、网络通信中断/丢包等。而对于应用自身相关的故障模式，如软件系统类、数据类、通信类、负荷过载、人因差错等类型的故障，更需要充分分析并提供检测和恢复措施。
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，对外的呈现
COST08-03 存算分离 风险等级 中 关键策略 传统大数据方案计算和存储融合部署，扩容磁盘时必须扩容计算节点，在实际使用时产生浪费。存算分离是一种数据处理技术，它将数据存储和数据处理（计算）分开，使得存储和计算可以独立地进行优化和扩展，这种技术提高数据处理的效率、降低成本并满足大规模数据存储和分析的需求。
恢复。 对于依赖特殊资源的ECS，如本地盘、直通FPGA卡、直通IB卡等，不支持故障自动恢复，针对此类ECS需要检查是否可以替换为不依赖于这些特殊资源的ECS，以提高ECS的可用性。 对于ECS、BMS、MRS等实例，在使用本地盘时，由于磁盘存在使用寿命上的限制，长时间使用后出现
该指标用于统计ModelArts用户服务的NPU显存使用情况。 disk_read_rate 磁盘读取速率 统计ModelArts用户服务的磁盘读取速率。 disk_write_rate 磁盘写入速率 统计ModelArts用户服务的磁盘写入速率。 全量指标可参考ModelArts支持的监控指标文档。 父主题：
6 之后新增的特性。惰性队列的消息会自动存储到磁盘，因此减少了内存的使用率，但是会增加I/O开销，影响吞吐量。使用惰性队列能够更好的把控性能，并且使得集群更加的稳定。和非惰性队列不同，消息不会积累在内存中然后等到内存不足再一次性刷到磁盘，造成队列性能不稳定。如果你需要一次发送大量消
析消息堆积、分区数据倾斜、流量倾斜等问题。 指标ID 指标名称 指标说明 broker_disk_usage 磁盘容量使用率 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。
当前IOPS与磁盘最大IOPS比值。 rds007_instance_disk_usage 实例数据磁盘已使用百分比 该指标用于统计测量对象的实例数据磁盘使用率，该值为实时值。 rds010_disk_usage 磁盘已使用百分比 该指标用于统计测量对象的节点数据磁盘使用率，该值为实时值。
并且对于预测容量至关重要。为了满足工作负载需求，收集容量数据需要包括系统资源消耗数据以及业务关键数据。 资源消耗数据：包括CPU、内存、磁盘空间、网络带宽等，以便确定系统的瓶颈所在。 业务关键数据：包括用户数量、用户行为模式、业务类型、业务时段等，以便确定业务需求对工作负载的影响。
从HDFS中读入数据时，要考虑block解压缩后的数据膨胀。 规划一定的磁盘作为缓存空间，包括缓存数据与日志。 调优目标 Flink调优的目标是在不影响其他业务正常运行的前提下，高效的完成业务目标，通常为了达成该目标，一般需要最大限度利用集群的物理资源，如CPU、内存、磁盘IO，使其某一项达到瓶颈。 调优原则 提高CPU使用率同时减少额外性能开销。
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