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cpu_usage CPU使用率 该指标用于统计ModelArts用户服务的CPU使用率。 mem_usage 内存使用率 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
专注于高度程序化且容易出现人为错误的任务：这些任务被明确定义，高度自动化，没有增加复杂性的变量，并且作为正常路径的一部分执行。示例包括：重新启动服务器、创建帐户以及将日志传输到数据存储。这些任务可能会按计划发生，作为对事件或监视警报的响应，或者根据外部因素的需要而发生。 可以解放运维工程
量和效率。 CodeArts IDE Online：基于云计算的轻量级WebIDE，通过浏览器即可实现环境快速获取和环境访问，完成编码、构建、调试、运行、访问代码仓库和命令执行等工作，支持第三方业务集成，支持插件扩展并提供独立插件市场。 开源镜像站：由华为云提供的开源组件、开源操
韧性的侧重点不同。可靠性工程的目标是尽可能减少系统中的故障，保证系统无故障运行。而韧性工程，接受故障总会发生的现实，关注的是如何降低故障带来的损失以及如何从故障中恢复。 父主题： 基本概念
包括实例类型、可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
结合业务明确性能要求 通过性能目标可以确定系统能够承载的最大用户量、并发请求量等，要保持性能目标与业务目标的一致性，需要在设计性能目标时考虑到业务目标的需求。 明确业务相关的性能指标：性能指标应该与业务目标有关，例如响应时间、吞吐量、并发用户数等，这些指标需要能够反映出业务的需求。 确定业务
全威胁，降低安全风险。安全性支柱涉及保护云上系统、资产、数据的机密性、完整性、可用性以及合法、合规使用数据，保护用户隐私的一系列最佳实践。 性能效率支柱： 聚焦于如何设计出高性能的架构。作为基本的质量属性，性能的重要性和性能失败后果的严重性是无须质疑的。性通效率支柱为性能设计、性
DMS分布式消息服务 DMS分布式消息服务支持以下各种消息类型： Kafka版：基于开源社区版Kafka提供的消息队列服务，向用户提供计算、存储和带宽资源独占式的Kafka专享实例。 RabbitMq版：完全兼容开源RabbitMQ，提供即开即用、消息特性丰富、灵活路由、高可用、监控和告警等特
bility Zone，简称AZ）能力，应用可以用较小成本来完成容灾架构部署。应用系统可设计为使用分布在多个可用区中的资源池，并利用云服务实例本身具备或应用自身支持的跨AZ数据复制与切换能力，在多个AZ之间复制数据、负载均衡和跨AZ故障切换，从而使应用系统具备应对可用区故障的能力。
应用场景需求。 云日志服务提供多种接入方式实现海量日志接入LTS，支持日志搜索引擎、SQL分析引擎、日志加工引擎，详细请参考下图。 端云全场景日志接入：40+云服务、主机/容器、移动端、跨云、多语言SDK、多账号汇聚，满足全场景客户丰富的日志接入需求。 海量日志存储搜索：百亿日志
埋点或基于Zipkin开源框架实现调用链跟踪、延迟和流量监控。 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
针对所有故障场景，都需要能自动检测，以便及时发现和恢复故障。 风险等级 高 关键策略 所有故障都必须有检测。 支持按不同维度进行故障检测，如Region、AZ、服务、方法、实例或容器ID等，检测维度与故障恢复方式对齐。 检测到故障后需及时告警或自动恢复。 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。
COST02-01 建立云预算与预测流程 风险等级 高 关键策略 由于云资源天然的易申请，易缩扩容的特性，使用云可以提高效率、创新速度和灵活性，与此同时，也导致了云成本和使用模式的高度可变，客户应调整现有的组织预算和预测流程，以适应云的变化。 客户应密切关注历史消费趋势和不断变化
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