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- mq消耗內(nèi)存 內(nèi)容精選 換一換
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了解詳情 什么是CCI-查看資源使用率 云容器實(shí)例提供了查看CPU/內(nèi)存、GPU/顯存的界面，您只需要在無(wú)狀態(tài)負(fù)載、任務(wù)、定時(shí)任務(wù)中Pod列表的“監(jiān)控”Tab下即可查看資源使用率。 云容器實(shí)例提供了查看CPU/內(nèi)存、GPU/顯存的界面，您只需要在無(wú)狀態(tài)負(fù)載、任務(wù)、定時(shí)任務(wù)中Pod列來(lái)自：專題大挑戰(zhàn)： 分布式應(yīng)用關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜，應(yīng)用性能問(wèn)題分析定位困難，應(yīng)用運(yùn)維面臨如何保障應(yīng)用正常、快速完成問(wèn)題定位、迅速找到性能瓶頸的挑戰(zhàn)。 應(yīng)用體驗(yàn)差導(dǎo)致用戶流失。運(yùn)維人員如果無(wú)法實(shí)時(shí)感知并追蹤體驗(yàn)差的業(yè)務(wù)，不能及時(shí)診斷應(yīng)用異常，將嚴(yán)重影響用戶體驗(yàn)。 業(yè)務(wù)系統(tǒng)的應(yīng)用多、分布廣，跨系統(tǒng)、來(lái)自：專題
- mq消耗內(nèi)存 相關(guān)內(nèi)容
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U/1024G內(nèi)存，96核CPU/1024G內(nèi)存，96核CPU/768G內(nèi)存，80核CPU/640G內(nèi)存，72核CPU/576G內(nèi)存，64核CPU/512G內(nèi)存，60核CPU/480G內(nèi)存），16（32核CPU/256GB內(nèi)存），8（16核CPU/128GB內(nèi)存），4（8核CPU/64GB內(nèi)存）來(lái)自：專題Integer 函數(shù)消耗的內(nèi)存。 單位M。 取值范圍為：128、256、512、768、1024、1280、1536、1792、2048、2560、3072、3584、4096。 最小值為128，最大值為4096。 gpu_memory Integer 函數(shù)消耗的顯存，只支持自定義運(yùn)行時(shí)與自定義鏡像函數(shù)配置GPU。來(lái)自：百科
- mq消耗內(nèi)存 更多內(nèi)容
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主動(dòng)式、細(xì)顆粒度監(jiān)控服務(wù)。數(shù)據(jù)采集頻率為1分鐘1次。除了CPU使用率等指標(biāo)外，還可以支持內(nèi)存使用率（Linux）等指標(biāo)。針對(duì)主機(jī)內(nèi)活躍進(jìn)程還可以進(jìn)行進(jìn)程監(jiān)控，默認(rèn)采集活躍進(jìn)程消耗的CPU、內(nèi)存，以及打開(kāi)的文件數(shù)量等信息。進(jìn)行延遲、錯(cuò)誤信息主動(dòng)上報(bào)，提前發(fā)現(xiàn)有問(wèn)題的服務(wù)并采取擴(kuò)容、降級(jí)等相關(guān)措施。來(lái)自：百科![]()
Integer 函數(shù)消耗的內(nèi)存。 單位M。 取值范圍為：128、256、512、768、1024、1280、1536、1792、2048、2560、3072、3584、4096。 最小值為128，最大值為4096。 gpu_memory 否 Integer 函數(shù)消耗的顯存，只支持自定義運(yùn)行時(shí)與自定義鏡像函數(shù)配置GPU。來(lái)自：百科![]()
負(fù)載下性能卓越，計(jì)算性能如何呢？ 幫助文檔 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB計(jì)算性能 數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例規(guī)格 GaussDB 的實(shí)例規(guī)格CPU架構(gòu)分為X86架構(gòu)和ARM架構(gòu)，不同架構(gòu)支持的區(qū)域請(qǐng)參見(jiàn)表1，支持的規(guī)格列表請(qǐng)參見(jiàn)表2 X86架構(gòu)：通用增強(qiáng)II型 ARM架構(gòu)：鯤鵬通用增強(qiáng)型、鯤鵬通用計(jì)算增強(qiáng)Ⅱ型（共享型），來(lái)自：專題![]()
默認(rèn)使用內(nèi)網(wǎng)調(diào)用，若跨區(qū)域，請(qǐng)開(kāi)通公網(wǎng)調(diào)用。 為什么函數(shù)實(shí)際使用內(nèi)存大于預(yù)估內(nèi)存，甚至觸發(fā)OOM？ 函數(shù)調(diào)用過(guò)程中，運(yùn)行時(shí)會(huì)解析和緩存?zhèn)魅氲膃vent事件, 這部分操作會(huì)消耗額外的內(nèi)存。 函數(shù)調(diào)用結(jié)束后，回收的內(nèi)存首先會(huì)放入內(nèi)部內(nèi)存池中，并不一定歸還給操作系統(tǒng)，導(dǎo)致內(nèi)存偏高，在高并發(fā)場(chǎng)景下這種現(xiàn)象會(huì)更加明顯。來(lái)自：專題![]()
自建環(huán)境周期長(zhǎng)，安裝部署復(fù)雜度高，后期運(yùn)維擴(kuò)容難度大； 大量物理機(jī)監(jiān)控、告警管理復(fù)雜，消耗大量人力，無(wú)法聚焦自身業(yè)務(wù) 自建環(huán)境周期長(zhǎng)，安裝部署復(fù)雜度高，后期運(yùn)維擴(kuò)容難度大； 大量物理機(jī)監(jiān)控、告警管理復(fù)雜，消耗大量人力，無(wú)法聚焦自身業(yè)務(wù) 華為GPU服務(wù)器云渲染優(yōu)勢(shì) 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 靈活多樣 G系來(lái)自：專題![]()
Integer 函數(shù)消耗的內(nèi)存。 單位M。 取值范圍為：128、256、512、768、1024、1280、1536、1792、2048、2560、3072、3584、4096。 最小值為128，最大值為4096。 gpu_memory Integer 函數(shù)消耗的顯存，只支持自定義運(yùn)行時(shí)與自定義鏡像函數(shù)配置GPU。來(lái)自：百科![]()
，滿足密集計(jì)算的訴求 ●極速?gòu)椥裕好爰?jí)資源準(zhǔn)備與彈性，減少計(jì)算過(guò)程中的資源處理環(huán)節(jié)消耗 ●免運(yùn)維：無(wú)需感知集群和服務(wù)器，大幅簡(jiǎn)化運(yùn)維工作、降低運(yùn)維成本 ●隨啟隨用、按需付費(fèi)：容器按需啟動(dòng)，按資源規(guī)格和使用時(shí)長(zhǎng)付費(fèi) 圖2 科學(xué)計(jì)算 DevOps持續(xù)交付 軟件開(kāi)發(fā)型企業(yè)，希望構(gòu)建從代來(lái)自：專題![]()
成本、免運(yùn)維的計(jì)算平臺(tái) 優(yōu)勢(shì) 極速?gòu)椥裕好霕O資源準(zhǔn)備與彈性，減少計(jì)算過(guò)程中的資源處理環(huán)節(jié)消耗 免運(yùn)維：無(wú)需感知集群和服務(wù)器，大幅降低運(yùn)維成本 按需按秒付費(fèi)：容器按需啟動(dòng)，按照實(shí)際使用的資源規(guī)格和時(shí)長(zhǎng)計(jì)費(fèi)，降低IT資源使用成本 建議搭配使用 云硬盤(pán) EVS 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 彈性文件服務(wù)來(lái)自：專題![]()
的復(fù)雜度。當(dāng)內(nèi)存經(jīng)過(guò)多次的申請(qǐng)和釋放之后，組織空閑內(nèi)存的線性鏈表可能很長(zhǎng)，在這種情況下如果去搜索一個(gè)匹配的內(nèi)存可能很費(fèi)勁，因?yàn)槟悴恢雷詈线m的內(nèi)存在什么位置（有可能在鏈表尾部）。而采用TLSF的方式，通過(guò)計(jì)算MAP的位置，可以一次命中，這樣就讓開(kāi)發(fā)者查找一塊空閑的內(nèi)存時(shí)間變得更加確定。來(lái)自：百科![]()
三步配置即可快速創(chuàng)建容器負(fù)載。 立即使用 包核時(shí)套餐包 云容器實(shí)例CCI如何 定價(jià) /收費(fèi)？ 計(jì)費(fèi)項(xiàng) 實(shí)例資源包含CPU、內(nèi)存、GPU等，根據(jù)您使用的實(shí)際實(shí)例資源規(guī)格，以及每個(gè)實(shí)例實(shí)際運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)按秒計(jì)費(fèi)。計(jì)費(fèi)時(shí)長(zhǎng)從開(kāi)始下載容器鏡像 (docker pull) 到CCI實(shí)例停止使用進(jìn)行計(jì)算。來(lái)自：專題![]()
異常事務(wù)和慢事務(wù)捕捉：基于調(diào)用事務(wù)（Transaction）的超時(shí)和異常分析，并有效自動(dòng)關(guān)聯(lián)到對(duì)應(yīng)的接口調(diào)用，如 SQL、MQ 等。 了解詳情 應(yīng)用性能管理 應(yīng)用場(chǎng)景 應(yīng)用異常診斷 業(yè)務(wù)痛點(diǎn) 分布式微服務(wù)架構(gòu)下的應(yīng)用，雖然豐富多樣且開(kāi)發(fā)效率高，但是給傳統(tǒng)運(yùn)維診斷技術(shù)帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)。以電商為例，主要遇到如下問(wèn)題：來(lái)自：專題![]()
3、在“資源監(jiān)視器”中，單擊“CPU”或“網(wǎng)絡(luò)”，查看CPU占用率或帶寬使用情況。 4、查看帶寬占用率較高的進(jìn)程名。 · 如果消耗帶寬較多的進(jìn)程為業(yè)務(wù)進(jìn)程，建議您變更云服務(wù)器的配置。 · 如果消耗帶寬較多的進(jìn)程為異常進(jìn)程，可能是病毒或木馬導(dǎo)致，建議您可以自行終止進(jìn)程或者使用安全軟件進(jìn)行查殺。 Linux操作系統(tǒng)云服務(wù)器來(lái)自：專題![]()
如何提升應(yīng)用訪問(wèn)速度 如何提升應(yīng)用訪問(wèn)速度 華為云提供的一款內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)（分布式緩存Redis），為企業(yè)提供即開(kāi)即用、安全可靠、彈性擴(kuò)容、便捷管理的在線分布式緩存能力，提升數(shù)據(jù)訪問(wèn)速度。 華為云提供的一款內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)（分布式緩存Redis），為企業(yè)提供即開(kāi)即用、安全可靠、彈性來(lái)自：專題![]()
手段是否正確 那么常見(jiàn)的調(diào)優(yōu)問(wèn)題有哪些呢？ -應(yīng)用層面：CPU占用率低、內(nèi)存消耗盡但CPU等資源還有富余、GC頻繁、CPU占用率高 -硬件層面：磁盤(pán)IO占用率高，CPU iowait高、網(wǎng)絡(luò)IO占用率高、內(nèi)存占用多 -客戶端：組件參數(shù)已確保較優(yōu)，但性能不好 以上，我們介紹了大數(shù)據(jù)來(lái)自：百科![]()
如果在創(chuàng)建 彈性云服務(wù)器 時(shí)未設(shè)置密碼，或密碼丟失、過(guò)期，可以參見(jiàn)本節(jié)操作重置密碼。 免費(fèi)服務(wù)器 變更規(guī)格通用操作 可參考本章節(jié)變更規(guī)格，升級(jí)vCPU、內(nèi)存。對(duì)于部分類(lèi)型的彈性云服務(wù)器，您還可以在變更規(guī)格時(shí)，更換彈性云服務(wù)器的類(lèi)型。 免費(fèi)服務(wù)器切換操作系統(tǒng) 切換操作系統(tǒng)是為您的彈性云服務(wù)器重來(lái)自：專題![]()
了解詳情 什么是CCI-查看資源使用率 云容器實(shí)例提供了查看CPU/內(nèi)存、GPU/顯存的界面，您只需要在無(wú)狀態(tài)負(fù)載、任務(wù)、定時(shí)任務(wù)中Pod列表的“監(jiān)控”Tab下即可查看資源使用率。 云容器實(shí)例提供了查看CPU/內(nèi)存、GPU/顯存的界面，您只需要在無(wú)狀態(tài)負(fù)載、任務(wù)、定時(shí)任務(wù)中Pod列來(lái)自：專題![]()
高應(yīng)用性能并最大程度降低成本消耗。 某在線教育客戶想要通過(guò)FunctionGraph節(jié)省成本，前期統(tǒng)一按照4096M內(nèi)存，50個(gè)預(yù)留實(shí)例進(jìn)行配置，降本效果并不明顯。后通過(guò)函數(shù)資源看板，不斷根據(jù)調(diào)用量、積壓量、實(shí)例數(shù)量、內(nèi)存使用量等指標(biāo)，優(yōu)化當(dāng)前函數(shù)規(guī)格和預(yù)留實(shí)例數(shù)，最終實(shí)現(xiàn)每月節(jié)省30%的降本目標(biāo)。來(lái)自：百科
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