CPU/内存配置与TPS和QPS性能相关的问题 场景1 问：如下图中，为什么本地SSD盘支持更高的硬盘吞吐量，但TPS和QPS反而比SSD云盘低？ 同样2U8GB的配置，本地SSD盘的性能比SSD云盘更好，但2U4GB配置下本地SSD盘性能不如SSD云盘。 答： 云盘性能比本地盘好的原因：本地盘有IO

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机数据库存储上限的瓶颈，因此创建逻辑库和逻辑表时，需要根据实际情况确定逻辑表是否进行分片以及逻辑表的分片规则。 分片存储后，需要尽量避免跨库JOIN操作带来的性能与资源消耗问题。 逻辑表是否分片 DDM逻辑表支持全局表、拆分表、单表三种类型。用户可以按照数据表的实际使用需求，选择

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往意味着直接的经济损失，而随着分布式架构和微服务技术的普及，应用的复杂程度也越来越高，在架构复杂度提升的同时，也带来了生产环境性能问题定位难度高、修复周期长等挑战，如何应对用户和流量激增的同时又能保障应用的稳定运行、快速定位性能瓶颈，提升用户体验已成为各厂家亟待解决的问题。 应用

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AI使能服务优化与提升服务面向金融、工业、自动驾驶、医疗、城市、教育、互联网等中大型企业，为客户人工智能需求调研、算法设计、原型开发提供专业服务，解决客户面向企业级AI的疑难杂症，为客户的人工智能落地保驾护航。 父主题： 关于服务咨询

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处理和数据库应用有广泛而深刻的理解和认识，才能在调优过程中找到关键瓶颈点，解决性能问题。 图1 调优流程 表1 调优流程说明 流程 描述 系统调优 对OS操作系统级参数和数据库的调优，充分地利用主机的CPU、内存、I/O和网络资源，提升整个系统查询的吞吐量，同时数据库参数也调整到最优状态。

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在左侧导航栏中选择“插件中心”，确认异常的集群是否已安装CoreDNS插件。 如果未安装，请安装。详情请参见为什么CCE集群的容器无法通过DNS解析？ 排查项二：检查CoreDNS实例是否已到达性能瓶颈 CoreDNS所能提供的 域名 解析QPS与CPU消耗成正相关，如遇QPS较高的场景，需要根据QPS的量级调整C

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概述 链路追踪采集分布式应用的完整调用链路，提供了接口调用、数据库、异常等数据采集类型。可以帮助开发者快速分析和诊断分布式应用架构下的性能瓶颈，提高微服务时代下的开发诊断效率。 安装探针是使用链路追踪功能的前提，详细操作参见探针接入。 父主题： 链路追踪

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规律性RPO、RTO高的时间段。 自治监控：展示DRS的智能自制能力，主要包括： 网络断连时，DRS自动重连并断点续传的次数。 发生数据冲突时，DRS自动使用最新数据覆盖旧数据的次数。 性能监控：展示了DRS实例的实时读取速度和写入速度，有助于诊断性能瓶颈。 资源监控：展示了DRS实例的资源使用情况，有助于诊断性能瓶颈。

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低。 处理方式： 对按照时间特征存储和访问的大表设计成分区表。 分区键一般选离散度高、常用于查询过滤条件中的时间类型的字段。 分区间隔一般参考高频的查询所使用的间隔，需要注意的是针对列存表，分区间隔过小（例如按小时）可能会导致小文件过多的问题，一般建议最小间隔为按天。 场景6：行存表求count值

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，造成了资源和成本的浪费。 竞享实例的应用 竞享实例具有随取随用的特点，是极具性价比的计算资源，用户可以在高峰期到来之前以极低的成本部署大量计算资源，构建临时计算集群，结合弹性负载均衡，将访问流量根据转发策略分发到后端多台临时 弹性云服务器 ，以扩展应用系统对外的服务能力，平稳度过业

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案例：改建分区表 现象描述 如下简单SQL语句查询， 性能瓶颈点在dwcjk的Scan上。 优化分析 从业务层确认表数据(在cjrq字段上)有明显的日期特征，符合分区表的特征。重新规划dwcjk表的表定义：字段cjrq为分区键、天为间隔单位定义分区表dwcjk_part。修改后结果如下，性能提升近1倍。

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工业AI感知库的建设目标是利用3C电子检测设备的运行所累积的资料，建立人工智能的智能模型库，利用人工智能模型训练，不断地进行迭代，最后将其应用到3C的电子测试中，以提高整个3C相关产品的测试性能。 工业AI感知库采用了标准的体系结构，实现了多模式的串行整合，并实现了云计算的迅速发行。

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注于解决数据库分布式扩展问题，突破传统数据库的容量和性能瓶颈，实现海量数据高并发访问。 DDM是由华为云自主研发的云原生 分布式数据库 中间件，采用存算分离架构，提供分库分表、读写分离、弹性扩容等能力，具有稳定可靠、高度可扩展、持续可运维的特点。 服务器 集群管理对用户完全透明，用户通过

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了极大的挑战。如何提前识别大并发给业务带来的性能挑战，成为企业发展的重中之重。 性能测试服务提供千万级集群超大规模并发能力，涵盖超高并发瞬时发起、梯度加压、动态压力调整等能力，满足亿级日活应用的压测要求，支持自定义插件能力实现私有协议和函数的对接，满足各类协议与复杂场景的性能压测

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健康检查探针偶现检测失败，是由于容器内的业务故障所导致，您需要优先定位自身业务问题。 常见情况有： 业务处理时间长，导致返回超时。 tomcat建链和等待耗费时间太长（连接数、线程数等），导致返回超时。 容器所在节点，磁盘IO等性能达到瓶颈，导致业务处理超时。 父主题： 容器设置

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勘探过程提供洞察和指导。地震数据的高质量和快速处理，分析对一个成功的勘探和项目开发起到至关重要的作用。一项地震调查可能会带来数百TB的数据，即使在超级计算机也要花费数月的时间来处理。总体上这类场景总是受到时间，计算硬件和软件的限制。 竞享实例的应用 根据Rock Flow Dyn

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查： Windows：查看“任务管理器”中的“平均响应时间”。 Linux：执行iostat -dx命令查看IO性能。 如果云硬盘出现读写慢、IO升高、await值变大等现象，说明云硬盘的性能出现了瓶颈。 解决办法 建议您更换性能更高的磁盘类型，详情参见变更云硬盘类型。 父主题：

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PERFORMANCE信息如下。分析发现如图红框标识的两个性能瓶颈点均为表Scan动作。 优化分析 进一步分析表Scan的filter条件发现两个表存在acct_id = 'A012709548'::bpchar这样的filter条件。 试着给两个表的acct_id列增加局部聚簇键，然后对两张表执行VACUUM

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ServiceStage支持在部署应用组件过程中，或者应用组件已经部署后设置 应用性能管理 。应用性能管理可协助您快速进行应用问题定位与性能瓶颈分析，请参考设置应用性能管理。 父主题： 安全

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依赖项遥测可以监控工作负载所依赖的外部服务和组件的运行状况及性能。提供有关与 DNS、数据库或第三方 API 等依赖项相关的可访问性、超时及其他关键事件的高价值指标采集。当对应用程序进行检测，以发布有关这些依赖项的指标、日志和跟踪时，就能更清楚地了解可能影响工作负载的潜在瓶颈、性能问题或故障。

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有大量的经验，能够帮助企业实现智能化转型。 丰富的行业经验 团队基于大量的行业交付经验，具备处理各种复杂业务场景的经验和能力，能帮助企业实现AI能力的需求，达到满意的效果。 多样的解决方案 团队拥有多年的实战经验，沉淀了丰富的可落地解决方案和工具，能够针对各种场景交付成熟的AI算法、模型或者界面。

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