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通过设置告警规则，用户可自定义监控目标与通知策略，及时了解实例的运行状况，从而起到预警作用。 设置告警规则包括设置告警规则名称、监控对象、监控指标、告警阈值、监控周期和是否发送通知等参数。本节介绍了设置告警规则的具体方法。 操作步骤 登录管理控制台。 在“服务列表”中，选择“管理与监管 > 云监控服务 CES”。
通过设置告警规则，用户可自定义监控目标与通知策略，及时了解实例的运行状况，从而起到预警作用。 设置告警规则包括设置告警规则名称、监控对象、监控指标、告警阈值、监控周期和是否发送通知等参数。本节介绍了设置告警规则的具体方法。 操作步骤 登录管理控制台。 在“服务列表”中，选择“管理与监管 > 云监控服务 CES”。
编辑参数模板 监控与告警 云监控服务可以对数据库实例的运行状态进行日常监控。您可以通过管理控制台，直观地查看实例的各项监控指标。 由于监控数据的获取与传输会花费一定时间，因此，云监控显示的是当前时间5～10分钟前的监控状态。如果您的实例刚刚创建完成，请等待5～10分钟后查看监控数据。
连续触发次数：3 告警阈值：>=70% 告警周期：每1天告警一次 实例的客户端单次请求发送的最大参数个数 实例级 >=0 告警等级：重要 连续触发次数：1 告警阈值：>=10000 告警周期：每15分钟告警一次 实例的客户端单次请求获取的最大元素个数 实例级 >=0 告警等级：重要 连续触发次数：1
时序车联网解决方案 应用场景 随着新能源汽车的智能化普及，车辆的实时运行过程中产生的时间序列数据（简称：时序数据）呈现极速增长，车企、车主对车辆实时状态查询的诉求越发强烈，基于传统HBase的车辆监控平台已无法满足车企、车主对车辆实时状态查询的场景诉求。 方案总览 GeminiDB
GeminiDB Redis监控面板上key数量下降又恢复至正常数量是什么原因？ GeminiDB Redis的key数量是由后台异步扫描统计的，可以保证最终一致性。 当实例进程重启（由于节点重启、实例故障、规格变更、版本升级等导致）时，节点会重新开始统计key数量，此时显示的key数量会短暂
B生态的云原生NoSQL时序数据库。在云计算平台高性能、高可用、高可靠、高安全、可弹性伸缩的基础上，提供了一键部署、快速备份恢复、计算存储独立扩容、监控告警等服务能力。广泛应用于资源监控、业务监控分析、物联网设备实时监控、工业生产监控、生产质量评估和故障回溯等。提供大并发的时序数
社区版InfluxDB是非常受欢迎的时序数据库，着力于高性能地查询与存储时序型数据。 GeminiDB Influx是基于华为自研的计算存储分离架构，兼容InfluxDB的生态的时序数据库。在云计算平台高性能、高可用、高可靠、高安全、可弹性伸缩的基础上，提供了一键部署、快速备份恢
Influx接口广泛应用于资源监控，业务监控分析，物联网设备实时监控，工业生产监控，生产质量评估和故障回溯等。 GeminiDB Influx 接口是一款基于华为自研的计算存储分离架构，兼容InfluxDB生态的云原生NoSQL时序数据库。提供大并发的时序数据读写，压缩存储和类SQ
Cassandra资源闲置情况，及时删除闲置的实例。 计费模式优化 不同类型的业务对资源使用周期有不同的要求，为每一类业务确定合适的计费模式，灵活组合以达到最优效果。 针对长期稳定的成熟业务，使用包年/包月计费模式。 针对不能中断的短期、突增或不可预测的业务，使用按需计费模式。 监控实例生命周期，对即将到期的包周期资源进行及时续费。
计费模式优化 不同类型的业务对资源使用周期有不同的要求，为每一类业务确定合适的计费模式，灵活组合以达到最优效果。 针对长期稳定的成熟业务，使用包年/包月计费模式。 针对不能中断的短期、突增或不可预测的业务，使用按需计费模式。 监控实例生命周期，对即将到期的包周期资源进行及时续费。
如果您的业务对性能稳定性要求较低，可以考虑购买通用型规格实例，以此来降低您的成本。例如通用型4U24GB的规格相比较于独享型的4U24GB的规格，每月可降低约30%的成本。 计费模式优化 不同类型的业务对资源使用周期有不同的要求，为每一类业务确定合适的计费模式，灵活组合以达到最优效果。
Influx资源闲置情况，及时删除闲置的实例。 计费模式优化 不同类型的业务对资源使用周期有不同的要求，为每一类业务确定合适的计费模式，灵活组合以达到最优效果。 针对长期稳定的成熟业务，使用包年/包月计费模式。 针对不能中断的短期、突增或不可预测的业务，使用按需计费模式。 监控实例生命周期，对即将到期的包周期资源进行及时续费。
“成本分析”的汇总和过滤机制可视化企业的原始成本和摊销成本，从而通过各种角度、范围分析成本和用量的趋势及驱动因素。 企业还可以通过成本中心的“成本监控”，及时发现计划外费用，做到成本的可监控、可分析和可追溯。 详细介绍请参见通过成本分析探索成本和使用量、通过成本监控识别异常成本。
“成本分析”的汇总和过滤机制可视化企业的原始成本和摊销成本，从而通过各种角度、范围分析成本和用量的趋势及驱动因素。 企业还可以通过成本中心的“成本监控”，及时发现计划外费用，做到成本的可监控、可分析和可追溯。 详细介绍请参见通过成本分析探索成本和使用量、通过成本监控识别异常成本。
“成本分析”的汇总和过滤机制可视化企业的原始成本和摊销成本，从而通过各种角度、范围分析成本和用量的趋势及驱动因素。 企业还可以通过成本中心的“成本监控”，及时发现计划外费用，做到成本的可监控、可分析和可追溯。 详细介绍请参见通过成本分析探索成本和使用量、通过成本监控识别异常成本。
“成本分析”的汇总和过滤机制可视化企业的原始成本和摊销成本，从而通过各种角度、范围分析成本和用量的趋势及驱动因素。 企业还可以通过成本中心的“成本监控”，及时发现计划外费用，做到成本的可监控、可分析和可追溯。 详细介绍请参见通过成本分析探索成本和使用量、通过成本监控识别异常成本。
恢复备份到新实例 监控与告警 支持的监控指标 设置告警规则 查看监控指标 数据迁移 Redis到GeminiDB Redis的迁移 Kvrocks到GeminiDB Redis的迁移 Pika到GeminiDB Redis的迁移 SSDB到GeminiDB Redis的迁移 LevelDB到GeminiDB
统中最核心的功能是消息的同步、存储和检索。 消息同步：将消息完整的、快速的从发送方发送至接收方。消息同步系统最重要的衡量指标是消息传递的实时性、完整性、顺序性以及支撑的消息规模。 消息存储：即消息的持久化，传统消息系统通常支持消息在接收端的本地存储，数据基本不具备可靠性。现代消息
问题现象 用户原来的batch_size设置的是100，单行大概为400Byte。由于batch_size达到5KB后会触发告警，所以修改batch_size为10。但是为了保证总体写入性能，QPS会达到原来的10倍，然而实际修改后总体性能却出现下降。 可能原因 客户端的并发数受限于D
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