熊军(老熊) 云和恩墨西区总经理 Oracle ACED,ACOUG核心会员 PC Server发展到今天,在性能方面有着长足的进步。64位的CPU在数年前都已经进入到寻常的家用PC之中,更别说是更高端的PC Server;在Intel和AMD两大处理器巨头的努力下,x86 CPU在处理能力上不断提升;同时随着制造工艺的发展,在PC Server上能够安装的内存容量也越来越大,现在随处可见数十G内存的PC Server。正是硬件的发展,使得PC Server的处理能力越来越强大,性能越来越高。而在稳定性
paramiko 是一个用于在Python中实现SSHv2协议的库,它支持对远程服务器进行加密的通信。目前该模块支持所有平台架构且自身遵循SSH2协议,支持以加密和认证的方式,进行远程服务器的连接,你可以在Python中实现SSH客户端和服务器,并进行安全的文件传输和远程命令执行。
系统负载:在Linux系统中表示,一段时间内正在执行进程数和CPU运行队列中就绪等待进程数,以及非常重要的休眠但不可中断的进程数的平均值(具体load值的计算方式,有兴趣可以自行深究,这里不深究)。说白了就是,系统负载与R(Linux系统之进程状态)和D(Linux系统之进程状态)状态的进程有关,这两个状态的进程越多,负载越高。
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通过封装Paramiko这个SSH模块,我们可以实现远程批量管理Linux主机,在上一篇文章中我们封装过一个MySSH类,这个类可以执行命令上传下载文件等,我们在这个类的基础上,实现一个简单的任务执行功能。
通过封装Paramiko这个SSH模块,我们可以实现远程批量管理Linux主机,在此基础上配合钉钉API接口可实现自动告警机制,定期自动检查设备状态,并推送到钉钉群内。
在当今的高科技环境下,生产环境服务器的性能问题可能是一个复杂且棘手的问题。当服务器变慢时,可能会对企业的运营产生重大影响,包括客户满意度下降,工作效率降低,甚至可能导致整个系统崩溃。为了解决这些问题,我们需要深入了解生产环境服务器变慢的原因,并掌握有效的诊断和处理方法。
本文总结接口性能测试中,常见的性能指标概念,查看及通用通过标准 注: 本文只考虑B/S架构
本文主要介绍在 PowerVM 虚拟化环境下,微分区 CPU 利用率的监控方法,并且深入讨论在虚拟化环境下,CPU 的调度原理。 普通 LPAR CPU 利用率的查看 在 AIX 操作系统中,可以监控 CPU 利用率的命令有很多,最常用的 nmon、topas、vmstat、sar –u 等等。 在 单 CPU 线程(SMT OFF),单线程应用的环境下,CPU 利用率的输出结果很容易看懂,如下:User% 代表系统中用户进程占用的 CPU 比率;Sys% 代表系统调用所占的 CPU 比率,Wait% 代
由HorizontalPodAutoscaler对象定义的横向pod自动伸缩器(autoscaler)指定系统应如何根据从属于该复制控制器(replication controller)或部署配置(deployment configuration)的pod收集的度量标准(metrics)自动增加或减少复制控制器或部署配置的规模。
在构建和维护Java服务端应用程序时,经常会面临各种问题,如内存溢出(OOM)、高CPU利用率、高负载以及类冲突。这些问题可能导致应用程序崩溃或性能下降,因此及时的问题排查和解决至关重要。本篇博客将深入探讨这些问题的排查方法,并提供代码示例以帮助您更好地理解和处理这些常见的Java服务端问题。
前言 虚拟化的目的是为了提升硬件的资源利用率,包括CPU,内存、IO等。在各种虚拟化中,都有内存压缩、内存去重等技术。本文通过介绍PowerVM的内存去重技术,有助于读者了解其他虚拟化技术内存区中底层原理。vSphere中的透明页面共享与PowerVM的内存去重技术原理基本是一致的。 名词术语解释 由于 PowerVM 的相关术语较多,并且中英文、以及英文简写夹杂在一起不利于读者理解。因此在文章正文之前,我们先介绍一下文中涉及到的相关术语,统一文中描述方式。为了使描述简介,相关术语将尽量使用英文简写。 Ad
性能测试中,对服务端的指标监控也是很重要的一个环节。通过对各项服务器性能指标的监控分析,可以定位到性能瓶颈。
说起“云计算”这三个字,相信你一定听过无数遍了,那么我想问问你,“云计算”到底是什么?你能回答出来吗?首先我们听到云计算三个字时,感觉非常高大上,高不可测的,新技术代名词等等。如果你没有接触过的,感觉离我们很远,很不生活化,不像QQ微信这么生活化的应用软件。
在linux系统环境的测试开发过程中,我们常常需要评估系统性能,尤其在性能测试工作中,我们需要通过系统资源的监控,从而分析定位系统的性能瓶颈。
(ps:对于如何在Intel CPU,ARM架构CPU,以及Jetson TensorRT上部署深度学习模型,以及部署遇到的速度问题,该如何解决。请查看我的另外一篇文章。如何定制化编译Pytorch,TensorFlow,使得CNN模型在CPU,GPU,ARM架构和X86架构,都能快速运行,需要对每一个平台,有针对性的调整。如何做到最大化加速深度学习在不同平台部署性能。请看我的这篇文章。)
在服务器运维过程中,经常需要对服务器的各种资源进行监控,例如:CPU的负载监控,磁盘的使用率监控,进程数目监控等等,以在系统出现异常时及时报警,通知系统管理员。本文介绍在Linux系统下几种常见的监控需求及其shell脚本的编写。
内存量,缓存大小,读取和写入磁盘的速度以及处理能力的速度和可用性都是影响基础架构性能的关键因素。在本教程中,我们将重点介绍CPU监控概念以及警报策略。我们将介绍如何使用两个常见的Linux实用程序,uptime命令和top命令了解CPU负载和利用率,以及如何设置腾讯云警报策略以通知您有关CVM CPU的高负载情况。
来观察显卡的GPU内存占用率(Memory-Usage),显卡的GPU利用率(GPU-util),然后采用top来查看CPU的线程数(PID数)和利用率(%CPU)
由于项目的需要,需要做一个简单监控服务器的CPU利用率、CPU负载、硬盘使用率、内存利用率和服务器的各个端口的开启情况的程序,并把结果通知到监控平台,如果出现异常,监控平台打电话或者发短信通知给具体的运维人员
三、API的生命周期:Design(设计)、Build(构建)、Test(测试)、Document(文档)、Share(发布)、run(运行)、DownLine(下线)。
在网络运行中,为了到达对网络的有效管理,必须有一套评定网络运行情况的端到端网络性能指标,从而使网络管理人员及时知道并确定当前网络中哪个部分的性能正在下降或已经超负荷运行,并采取相应的措施来提高网络的运行质量和效率,确保网络高效、安全、畅通的运行。
身为一个运维开发人员,如果你不知道眼下当前服务器底层操作系统中正在发生什么,那就有点合眼摸象了。其实,你可以根据相应数据做出一定的推测,但是要做到这一点,就需要原始数据,并且数据要有一定的实时性。
Cacti是一个性能广泛的图表和趋势分析工具,可以用来跟踪并几乎可以绘制出任何可监测指标,描绘出图表。从硬盘的利用率到风扇的转速,在一个电脑管理系统中,只要是可以被监测的指标,Cacti都可以监测,并快速的转换成可视化的图表。
本文介绍了作者常用的 4 个 Linux 监控工具,希望可以帮助读者提高生产力。
在分享了VMware的容灾和双活方案以后,受到到了广大朋友欢迎。本公众号将继续分享我在工作中和学习中的一些心得,也欢迎大家一起交流。 《VIOS HealthAdvisor 工具的使用与分析 》、《AIX 下磁盘I/O 性能分析》、《Power 服务器IVE 网卡etherchannel 配置步骤与性能评估》、《PowerVM 环境下实施PowerHA7.1 要点》、《IBM PowerHA6.1 DARE 的功能介绍》 、《GPFS 3.4 的配置变更与性能评估》、《AIX 6.1 中TCP 应答时间参数
在前面的文章中介绍过使用w命令或uptime命令来查看Linux系统的平均负载(Load avaerage),那么平均负载处于什么状态算是正常呢?如果要根据平均负载来判断系统的稳定性,又该如何界定?先来看一下基础知识。
解决这个问题的关键是要找到Java代码的位置。下面分享一下排查思路,以CentOS为例,总结为4步。
摘要:本文主要讲述了在Rackspace上利用不到45分钟的时间在一个由30个4GB内存的云服务器组成的集群上部署10,000个Nginx 容器。具体步骤:在Nginx 集群构建应用程序模板;在Rackspace云上部署基础设施等等。 虽然应用程序的可移植性(即能够在任何一个主机上运行相同的应用程序)仍是采用Linux容器的主要动力,但优化服务器的利用率这另一个关键的优势能够使得你仅占用计算机的很少部分的计算。当然,对于像PROD这种生产环境(正式环境),你可能还是倾向于分配足够的CPU和内存来满足工作所需
王孝威,腾讯云容器产品经理,热衷于为客户提供高效的 Kubernetes 使用方式,为客户极致降本增效服务。 晏子怡,腾讯云容器产品经理,在Kubernetes 弹性伸缩、资源高效利用领域有丰富的实战经验。 背景 公有云的发展为业务的稳定性、可拓展性、便利性带来了极大帮助。这种用租代替买、并且提供完善的技术支持和保障的服务,理应为业务带来降本增效的效果。但实际上业务上云并不意味着成本一定减少,还需适配云上业务的应用开发、架构设计、管理运维、合理使用等多方面解决方案,才能真正助力业务的降本增效。在《Ku
前言 云监控 Dashboard 最基础的用法之一,是用户将自己关注的云产品配置相关的指标,展示在一个图表中。举个例子,如果你购买了腾讯云 5 台云服务器 CVM、3 个云数据库 MySQL,并且在这之上搭建了一个服务。你希望了解购买的这些 CVM、 MySQL 基础资源的健康状况,可以通过设置 CPU 利用率、磁盘利用率、出入带宽等等指标来判断服务的运营是否会受影响。如下图配置的内存利用率关联了 3 台云服务器: 除此之外,Dashboard 有一些使用 Tips 可以让配置图表,选择实例、查看告警
infa app 单集群免费,多集群收费 总览 集群切换器。您可以在集群切换器之间切换已配置的Kubernetes集群。默认情况下,Infra App会检测到本地Kubernetes配置文件(Kube
作者:赵珣 腾讯云监控工程师 简介 云数据库 MySQL(TencentDB for MySQL)是腾讯云基于开源数据库 MySQL 专业打造的一种高性能分布式数据存储服务,提供了备份恢复、监控、容灾、快速扩容、数据传输等全套解决方案,简化数据库运维工作,让用户专注于业务发展。 云数据库 MySQL 的优势: 快速便捷的数据库服务交付能力,在几分钟内部署可扩展的 MySQL,并可按需弹性升降配置; 真正 100% 的 MySQL 兼容能力,主流 MySQL 分支完全兼容; 提供热备、冷备、binlog
在平时的运维工作中,当一台服务器的性能出现问题时,通常会去看当前的CPU使用情况,尤其是看下CPU的负载情况(load average)。对一般的系统来说,根据cpu数量去判断。比如有2颗cup的机器。如果平均负载始终在1.2以下,那么基本不会出现cpu不够用的情况。也就是Load平均要小于Cpu的数量。 对于cpu负载的理解,首先需要搞清楚下面几个问题: 1)系统load高不一定是性能有问题。 因为Load高也许是因为在进行cpu密集型的计算 2)系统Load高不一定是CPU能力问题或数量不够。
最近在研究人工智能AI模型的相关内容。需要一个稳定可靠的Linux环境来运行数据模型,但是我的电脑操作系统是windows操作系统,一开始我想使用VMware,但是它是收费的,而且安装起来也比较麻烦,后来我发现微软的Hyper-V虚拟机非常方便,关键是免费的。所以选择使用Hyper-V,在这里记录下Hyper-V虚拟机的安装和使用过程。通过分享我的经验,希望能够对其他人在使用Hyper-V虚拟机时提供帮助和指导。
登录【控制台】,选择【弹性MapReduce】进入左侧的【集群监控】,可以看到监控分为服务监控与主机监控
原文:https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
TencentOS发展历经多年,从2010年开始真正自研,经历三个时期和三个大版本,目前已达到千万级节点,今年正式开启商业化。在技术层面已形成完整生态链,从上游版本到企业级商用版本,再到社区开放版本。当前主要版本是TencentOS Server3(缩写TS3),并服务至2029年。全自研版本TS4预计在2024年跟大家见面。
作者新建了QQ群:460430320,供大家交流测试心得(培训机构勿进)。另外,还会不定期上传测试资料,也欢迎您共享测试资料。
原文https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
腾讯云服务器是很多人在使用的国内云服务器,占据了国内云服务器市场相当的份额。其稳定性和快速访问速度都有目共睹。经过一段时间的使用之后,我们的业务已经有了一定的访问量,这时候经过调整、优化服务器性能的阶段,可能偶尔会有服务器变慢、卡顿的情况发生,反复调试后排出了程序错误和服务器错误的可能,那么时间久了我们会考虑是否是服务器配置已经满足不了业务需求了,这时候如何判断腾讯云服务器是否要升级配置呢?下面魏艾斯博客根据个人的使用经验来解释一下这个问题。
响应时间=用户响应时间+前端响应时间+网络响应时间+服务器端响应时间+数据库响应时间,是反映系统处理效率的指标之一。
1.基于协议。性能测试的对象是网络分布式架构的软件,而网络分布式架构的核心是网络协议 2.多线程。人的大脑是单线程的,电脑的cpu是多线程的。性能测试就是利用多线程的技术模拟多用户去负载 3.模拟真实场景。用户的访问时间,访问频率都不是固定的。
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