优化类 安装Cloud-Init常见问题 安装NetworkManager后使用Cloud-Init注入密钥或密码失败怎么办？ 云服务器安装Cloud-Init可以做什么？

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资源优化 PERF05-03 WEB场景资源优化 PERF05-04 大数据场景资源优化 父主题： PERF05 性能优化

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算法优化 PERF05-02 通用算法优化 父主题： PERF05 性能优化

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云服务器网络优化方案 操作场景 为了提高程序的运行的性能，可以通过把云服务器上运行的某个进程，指定在某个CPU上工作，实现CPU性能调优。 为了获取更高的执行效率，应该保证一个CPU把一个完整的发送或者接收过程处理完，避免CPU切换。最好一个业务进程/线程固定在一个CPU、固定一

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看DRS监控指标，及时修复失败任务、删除闲置的任务。 如果您的业务对性能稳定性要求较低，可以考虑购买较小规格的任务，以此来降低您的成本。 计费模式优化 不

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DDL优化 并行DDL DDL快速超时 父主题： 内核功能

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看RDS监控指标，例如CPU、内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控RDS资源闲置情况，及时删除闲置的实例。 如果您的业

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eMetaStore，HiveServer相关指标，其它相关组件的指标（如MapReduce/Spark/HDFS）。下面列举目前可查看到的相关指标信息： 通用指标 主要是指通用的服务器的相关性能指标：CPU使用率，内存占用量，磁盘IO读写速度，使用Core数量等，通过这些指标可

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设计优化 PERF05-01 设计优化 父主题： PERF05 性能优化

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Cassandra监控指标，例如CPU、内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Ca

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Influx监控指标，例如CPU、内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Influx资源闲置情况，及时删除闲置的实例。

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资源优化 概述 支持的区域范围 E CS 的空闲资源优化 EVS、EIP和ELB的闲置资源优化 资源优化建议的计算规则 父主题： 成本优化

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使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器

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使用TensorFlow进行线性回归 首先在FunctionGraph页面将tensorflow添加为公共依赖 图1 tensorflow添加为公共依赖 在代码中导入tensorflow并使用 import json import random # 导入 TensorFlow 依赖库

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率，在数据量不是很大的情况下，Fine Tune会是一个比较好的选择。 moxing.tensorflow包含所有的接口，对TensorFlow做了优化，里面的实际接口还是TensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码中没有Adam名称范围时，需要修改非MoXing代码，在其中增加如下内容：

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Python解释器路径及版本：/home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-2.1/bin/python， python 3.7.10 三方包安装路径：/home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-2.1/lib/python3

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Notebook基础镜像x86 Tensorflow Tensorflow包含两种镜像：tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04，tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 镜像一：tensorflow2.1-cuda10

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配置为-1时，将不进行广播。 参见https://spark.apache.org/docs/3.1.1/sql-programming-guide.html。 配置自动广播阈值的方法： 在Spark的配置文件“spark-defaults.conf”中，设置“spark.sql.autoBroadc

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Spark性能优化 概述 Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下，数据处理过程中的数据可以存储在内存中，提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去

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广播。 参见https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html 配置自动广播阈值的方法： 在Spark的配置文件“spark-defaults.conf”中，设置“spark.sql.autoBroadc

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配置为-1时，将不进行广播。 参见https://spark.apache.org/docs/3.1.1/sql-programming-guide.html。 配置自动广播阈值的方法： 在Spark的配置文件“spark-defaults.conf”中，设置“spark.sql.autoBroadc

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