海量大数据场景下，随着业务和数据量的不断增长，数据存储与消耗的资源也日益增长。根据业务系统中用户对不同时期数据的不同使用需求，对膨胀的数据本身进行“冷热”分级管理，不仅可以提高数据分析性能还能降低业务成本。 背景 在数据分析的实际场景中，冷热数据面临着不同的查询频次及响应速度要求。而随着历史数据的不断增多，如

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什么是云存储优化与提升服务？ 随着客户对云存储需求的持续增长，如具有业务峰值流量较高特点的客户，存储弹性需求也随之提高，导致业务出现性能瓶颈。再如，AI大模型训练面临数据量和模型参数的不断增加，迫切需要加快训练速度。泛互联网客户对存储的性能、安全性和易用性提出了更高要求，客户难以正确配置存储资源来更好的支撑业务。

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系统中使用多个动态内存池时，需对各内存池进行管理和使用情况统计。系统内存机制中通过链表实现对多个内存池的管理。内存池需回收时可调用对应接口进行去初始化。通过多内存池机制，可以获取系统各个内存池的信息和使用情况，也可以检测内存池空间分配交叉情况，当系统两个内存池空间交叉时，第二个内存池会初始化失败，并给出空间交叉的提示信息。通过make m

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兼容接口和版本 兼容接口 实例类型 版本 InfluxDB 集群 集群是基于多个节点（至少是三节点）组成。集群的主要特点是横向扩展能力强，能满足不断增长的数据量需求，因此当您对可用性要求较高、数据量较大、未来扩展性要求较高的情况下，推荐您使用集群架构。 单节点 单节点实例只有一个节点，无

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创建工作负载时，Pod不断被重建如何解决？ 创建工作负载时，工作负载状态为“处理中”或“未就绪”，内部Pod实例不断被重建。并且查看Pod事件可以发现，创建Pod实例过程中“镜像拉取中（Pulling image xx）”事件停留的时间过长。该现象表明Pod免费提供的30GiB临

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数据库年龄增长问题定位及处理方法 指标异常说明（影响） 同一个数据库中，存在的最旧和最新两个事务之间的年龄最多是2^31，即20亿，当表的年龄大于autovacuum_freeze_max_age时（云上默认是4亿），autovacuum进程会自动对表进行freeze。 数据库年

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Spark Core内存调优 操作场景 并行度控制任务的数量，影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到合适。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度

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优化Flink内存GC参数 操作场景 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container

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系统特性资产管理 产品的核心资产就是产品系统特性，产品一旦上市系统特性就会不断的增长，Req提供产品全量系统特性管理，通过特性树可以更好管理产品系统特性，实现产品资产不丢失，让跨代的系统特性快速继承和发展。 SF系统特性（自主规划）是产品或服务支撑“客户问题（PB）”所具备的重大

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降低内存的处理方案 如果当前集群内存负载较高，或出现“memory is temporary unavailable”内存报错，首先利用日志信息确定内存异常节点，然后连接到该节点查询pv_total_memory_detail视图确认当前是否还存在内存不足问题，可比较proces

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优化Flink内存GC参数 操作场景 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container

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Spark Core内存调优 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default

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配置NameNode内存参数 配置场景 在HDFS中，每个文件对象都需要在NameNode中注册相应的信息，并占用一定的存储空间。随着文件数的增加，当原有的内存空间无法存储相应的信息时，需要修改内存大小的设置。 配置描述 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS“全部配置”页面。

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PMS进程占用内存高 用户问题 主Master节点内存使用率高如何处理？ 问题现象 主Master节点内存使用率高，且用top -c命令查询的内存占用量高的是如下idle的进程。 原因分析 PostgreSQL缓存：除了常见的执行计划缓存、数据缓存，PostgreSQL为了提高生

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竞享实例提供了多种规格资源，并且成本极低，基因测序机构可以根据业务需要选择适用的规格，并依赖管理调度平台，弹性扩展自有的高性能计算集群规模，在业务量高峰时段，可快速提升机算速度，缩短计算周期，节省大量硬件设施投入，优化投入产出成本。 能源勘探 场景概述 为了满足全球日益增长的能源需求，

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Containerd节点业务容器标准输出日志写入过快导致节点数据盘使用率过高 问题现象 Containerd节点上业务容器标准输出不断写入大量日志，导致/var/lib/containerd目录占用空间不断增长，同时节点上容器创删速度变慢，进一步出现磁盘使用率过高、Pod驱逐、节点异常等现象。 问题根因 对于

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服务部署、启动、升级和修改时，镜像不断重启如何处理？ 问题现象 服务部署、启动、升级和修改时，镜像不断重启。 原因分析 容器镜像代码错误 解决方法 根据容器日志进行排查，修复代码，重新创建模型，部署服务。 父主题： 服务部署

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锁分析：查看当前数据库中的锁情况，识别是否存在锁竞争或死锁问题。 内存使用分析：监测数据库的内存使用情况，包括缓冲池、排序缓存等，以及识别是否存在内存泄漏或过度使用的情况。 硬盘使用分析：检查数据库文件的大小和增长趋势，以及磁盘空间的使用情况，识别是否存在磁盘空间不足或文件增长过快的问题。 日志分析 ：分析MyS

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业务发生踩内存导致内存节点控制头被踩，长时间后才触发业务异常，业务逻辑复杂，难以定位发生踩内存的位置。开启该功能后，在动态内存申请接口中增加内存合法性检查，对动态内存池中所有节点控制头的合法性进行检查，若已发生动态内存节点被踩，及时触发异常，输出error信息，缩小问题定位范围。通过make menuconfig打开内存合法性检查。功能依

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获取系统内存大小 接口名称 WEB_GetSystemMemSizeAPI(后续废弃) 功能描述 获取系统内存大小 应用场景 获取系统内存大小 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_GetSystemMemSizeAPI 参数 无 返回值 表1

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配置NameNode内存参数 配置场景 在HDFS中，每个文件对象都需要在NameNode中注册相应的信息，并占用一定的存储空间。随着文件数的增加，当原有的内存空间无法存储相应的信息时，需要修改内存大小的设置。 配置描述 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS“全部配置”页面。

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