鲲鹏通用计算增强型 鲲鹏内存优化型 鲲鹏超高I/O型 鲲鹏AI推理加速型 停售的规格详情请参见已停售的实例规格。 x86 CPU架构和鲲鹏CPU架构 弹性云服务器 实例主要包含两种架构，x86 CPU架构和鲲鹏CPU架构。 x86 CPU架构 采用复杂指令集CISC（Complex Instruction

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采集方式（Windows）：通过psapi.dll系统进程状态支持模块得到进程总数。 ≥0 云服务器 云 服务器 - 进程 1分钟 维度 维度 Key Value 云服务器 instance_id 云服务器ID。 云服务器 - 进程 proc 云服务器的进程。 该取值可通过 云监控服务 的“查询主机监控维度指标信息”获取。

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最小规格 内存：256MiB CPU：0.25Core 安全容器的CPU核数（单位为Core）与内存（单位为GiB）配比建议在1:1至1:8之间。例如CPU为0.5Core，则内存范围建议在512MiB-4GiB间。 无 容器引擎命令行 crictl Docker容器：docker

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表1 超大内存型实例特点 规格名称 计算 磁盘类型 网络 超大内存型E7 CPU/内存配比：1:20/1:21 vCPU数量范围：48-384 处理器：新一代英特尔® 至强® 可扩展处理器 CPU/内存配比为1:20的基频/睿频：2.6GHz/3.5GHz CPU/内存配比为1:21的基频/睿频：2

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采集方式（Linux）：其他CPU使用率=1- 空闲CPU使用率（%）- 内核空间CPU使用率- 用户空间CPU使用率。 采集方式（Windows）：其他CPU使用率=1- 空闲CPU使用率（%）- 内核空间CPU使用率- 用户空间CPU使用率。 0~100% 云服务器 1分钟 cpu_usage_system

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上采用非绑定CPU共享调度模式，vCPU会根据系统负载被随机分配到空闲的CPU超线程上。在主机负载较轻时，可以提供较高的计算能力，但是在主机负载较重时，可能由于不同实例vCPU争抢物理CPU资源而导致计算性能波动不稳定。能够支撑常规工作负载的云服务器，并能应付云服务器短时负载突增。

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监控周期（原始指标） cpu_util CPU使用率 该指标用于统计弹性伸缩组的CPU使用率。 计算公式：伸缩组中的所有云服务器的CPU使用率之和/伸缩组实例数 单位：百分比 ≥0% 弹性伸缩组 5分钟 mem_util 内存使用率 该指标用于统计弹性伸缩组的内存使用率，以百分比为单位。

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该指标用于统计弹性云服务器的CPU使用率。 该指标为从物理机层面采集的CPU使用率，数据准确性低于从弹性云服务器内部采集的数据，查看详情。 单位：百分比。 计算公式：单个弹性云服务器CPU使用率 / 单个弹性云服务器的CPU总核数。 ≥ 0% 云服务器 5分钟 mem_util 内存使用率

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1 = 116 支持的云服务器规格 表3 kc1型专属计算集群可部署的云服务器规格 规格名称 vCPU 内存（GiB） kc1.small.1 1 1 kc1.large.2 2 4 kc1.xlarge.2 4 8 kc1.2xlarge.2 8 16 kc1.3xlarge.2

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采集方式（Windows） CPU使用率 进程消耗的CPU百分比。 0-1*cpu核心数 测量对象：云服务器或 裸金属服务器 通过计算/proc/pid/stat的变化得出。 测量对象：云服务器或裸金属服务器 通过Windows API GetProcessTimes获取进程CPU使用率。 内存使用率 进程消耗的内存百分比。

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会受到影响。 在弹性云服务器中安装Agent资源占用情况如下： CPU单核使用率最大不超过10%、内存最大不超过200M。一般情况下，CPU单核使用率<5%，内存<100M。 在裸金属服务器中安装Agent资源占用情况如下： CPU单核使用率最大不超过10%、内存最大不超过200

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检查系统内存大小，以及剩余内存量，并判断是否满足IEF需求。edgectl check memorymemory可以简写为mem，即：edgectl check mem无检查内存：示例执行结果：

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Netty内存 介绍APM采集的Netty内存指标的类别、名称、含义等信息。 表1 Netty内存指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 内存（memory，内存指标。） directMemoryUsage 已使用直接内存 已使用直接内存 - INT

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内存版 内存版业务面API包括点操作、边操作、元数据操作、索引操作、Gremlin操作、算法、路径、图统计、图操作、子图操作、Job管理、Cypher操作API。 表1 点操作API 名称 版本 URL 功能描述 点过滤查询 1.0.0 POST/ges/v1.0/{projec

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内存加速 开启内存加速，MySQL数据更新后，会把数据全部缓存到GeminiDB Redis吗？ 开启内存加速，GeminiDB Redis数据会不断增长，需要扩容吗？如何进行缓存数据管理？ 客户已有业务实现“db”+“缓存”，推荐使用内存加速吗？哪种场景可以让客户使用内存加速方案？

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配置内存 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-defaults

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语句执行的开始时间。 min_cpu_time bigint 语句在所有DN上的最小CPU时间，单位为ms。 max_cpu_time bigint 语句在所有DN上的最大CPU时间，单位为ms。 total_cpu_time bigint 语句在所有DN上的CPU总时间，单位为ms。 query

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而改变。 min_cpu_time bigint 语句在数据库节点上的最小CPU时间，单位为ms。 max_cpu_time bigint 语句在数据库节点上的最大CPU时间，单位为ms。 total_cpu_time bigint 语句在数据库节点上的CPU总时间，单位为ms。

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用前参考T6型弹性云服务器的CPU积分详细了解CPU积分的相关概念和T6实例规格的积分详情。 CPU积分机制不额外进行计费，了解更多CPU计算方法请参考CPU积分计算方法。 表1 通用入门型实例特点 规格名称 计算 磁盘类型 网络 通用入门型T6 CPU/内存配比：1:1/1:2/1:4

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