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常见的外部业务监控和统计：命令数、并发操作数、连接数、客户端数、拒绝连接数等。 常见的资源占用监控和统计：cpu占用率、物理内存占用、网络输入/输出流量等。 常见的关键内部监控和统计：键个数、键过期个数、容量占用量、pubsub通道个数、pubsub模式个数、keyspace命中、keyspace错过。来自：专题
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到秒）计费。 ECS关机不收费：对于按需购买的普通ECS（不含本地硬盘，FPGA卡），用户关机后，ECS实例本身（vCPU，内存，镜像）不计费，其它所挂载的资源如云硬盘，或公网IP或带宽则正常计费。实例的vCPU和内存将不再保留，再次启动时会重新申请vCPU和内存，在资源不足时会来自：百科精准营销、电商、移动APP。 3、购买服务器应用于图形渲染 对图像视频质量要求高、大内存，大量数据处理，I/O并发能力。可以完成快速的数据处理交换以及大量的GPU计算能力的场景。例如图形渲染、工程制图。 4、购买服务器应用于数据分析 处理大容量数据，需要高I/O能力和快速的数据交来自：专题
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平台每秒钟千万级消息转发与评论，在观看直播时再无卡顿。在在线游戏场景下，它满足游戏场景大视野、强交互的需求，为游戏业务提供高性能、高稳定、低时延的超强性能。在保险金融场景下，它支持主机安全启动、硬件密钥保护、 数据加密 等全流程安全可信能力，为金融行业提供安全可信的基础设施，全面释放数据价值。来自：百科![]()
多样性算力 支持X86、鲲鹏、昇腾、异构四大类型算力，提供更优算力选择 200+ 支持200+企业应用场景，满足各类业务的上云需求 80+ 80+全球安全合规认证，打造中立、安全、可信的云服务 公益云服务器应用场景 公益云服务器-网站应用 对CPU、内存、硬盘空间和带宽无特殊要求，对安全来自：专题![]()
进行微服务Serverless化改造。基于 函数工作流 服务可将低频使用但资源占用大的微服务逻辑，拆分成独立函数，常驻实例缩容到0；剩余微服务逻辑以Spring兼容方式进行函数化，实现函数化后的微服务快速冷启动和弹性，常驻实例减半 了解详情 使用FunctionGraph函数访问Redis数据来自：专题![]()
一般情况下，RM恢复会获取正在运行和已完成的应用。而大量的已完成的应用可能导致RM启动过慢、HA切换/重启耗时过长等问题。 为了加速RM的启动，现在优先获取未完成的应用列表，再启动RM。此时，已完成的应用会在一个后台异步线程中继续恢复。下图展示了RM的启动恢复流程。 MRS 精选文章推荐 MRS优势_什么是MRS_MRS功能来自：专题![]()
③要求计算机有较高的数据传输能力，以提高数据传送率。 因此，数据库的性能非常大程度上受硬件资源的影响。 数据库的性能具体都都哪些呢？ 多个性能因素会影响数据库性能，了解这些因素可以帮助定位和分析性能问题。 系统资源 数据库性能在很大程度上依赖于磁盘的I/O和内存使用情况。为了准确设置性能指标，用户需要了解数据来自：专题![]()
库实例的内存（单位：GB）相关，计算公式如下： max_connections上限估计数值 = 节点可用内存 / 单个连接预估占用内存。 节点可用内存=总内存 - Buffer Pool占用内存 - 1GB（mysqld进程/操作系统/监控程序等）。 单个连接预估占用内存（single_thread_memory）来自：专题![]()
图。 推荐使用GPU加速型弹性云服务器，基于NVIDIA Tesla M60硬件虚拟化技术，提供较为经济的图形加速能力。能够支持DirectX、OpenGL，可以提供最大显存1GiB、分辩率为4096×2160的图形图像处理能力。 数据分析 处理大容量数据，需要高I/O能力和快速来自：专题![]()
练作业的“/cache”是安全的。 如何查看训练作业资源占用情况？ 在ModelArts管理控制台，选择“训练管理>训练作业”，进入训练作业列表页面。在训练作业列表中，单击目标作业名称，查看该作业的详情。您可以在“资源占用情况”页签查看到如下指标信息。 CPU：CPU使用率（cp来自：专题![]()
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并行查询适用于大部分SELECT语句，例如大表查询、多表连接查询、计算量较大的查询。对于非常短的查询，效果不太显著。 轻分析类业务 报表查询通常SQL复杂而且比较耗费时间，通过并行查询可以加速单次查询效率。 系统资源相对空闲 并行查询会使用更多的系统资源，只有当系统的CPU较多、IO负载不高、内存够大的时候，来自：专题![]()
动创建的数据库实例的全量备份，手动备份是由用户启动的数据库实例的全量备份，且备份成功后均支持恢复。 备份数据存储至对象存储服务（Object Storage Service，简称 OBS ），在提高数据容灾能力的同时有效降低磁盘空间占用。创建实例时，默认开启自动备份策略，实例创建成功来自：专题![]()
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朱安东 朱安东表示：“AIGC正逐渐在千行百业生根发芽，并且快速成为了行业中重要的生产力工具。伴随着AIGC大模型以及领域专家类型的中小模型的快速演进，引发了海量AI推理、大模型托管以及底层强大算力的诉求。 然而，要想实现AI扎根千行百业、实现“AI everywhere”的最终目标，我们仍然有很长的路要走。”来自：百科![]()
化手段是否正确 那么常见的调优问题有哪些呢？ -应用层面：CPU占用率低、内存消耗尽但CPU等资源还有富余、GC频繁、CPU占用率高 -硬件层面：磁盘IO占用率高，CPU iowait高、网络IO占用率高、内存占用多 -客户端：组件参数已确保较优，但性能不好 以上，我们介绍了大数来自：百科
