DN最小内存使用率。 max_mem_util integer DN最大内存使用率。 min_cpu_util integer DN最小CPU使用率。 max_cpu_util integer DN最大CPU使用率。 min_io_util integer DN最小I/O使用率。 max_io_util

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时，会自动分配到其他利用率较低的CPU上，进而保障了应用的响应能力。 开启增强型CPU管理策略时，应用性能优于不开启CPU管理策略（none），但弱于静态CPU管理策略（static）。 应用分配的优先使用的CPU并不会被独占，仍处于共享的CPU池中。因此在该Pod处于业务波谷时

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该指标用于统计测量对象其他占用CPU使用率。 单位：百分比 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。

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DN最小内存使用率。 max_mem_util integer DN最大内存使用率。 min_cpu_util integer DN最小CPU使用率。 max_cpu_util integer DN最大CPU使用率。 min_io_util integer DN最小IO使用率。 max_io_util

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工作负载CPU使用率 = 工作负载各个Pod中CPU使用率的平均值 Pod CPU使用率 = Pod实际使用的CPU核数 / 业务容器CPU核数限制值之和（未配置限制值时采用节点总量） 内存使用率 节点内存使用率 = 节点的内存使用量除以节点的内存总量。 工作负载内存使用率 = 工作负载各个Pod中内存使用率的平均值

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AI CPU 算子替换样例 部分算子因为数据输入类型问题或者算子实现问题，导致会在昇腾芯片的AI CPU上执行，没有充分利用AI CORE的资源，从而导致计算性能较差，影响训练速度。部分场景下，可以通过修改Python代码来减少这类AI CPU算子，从而提升训练性能。 当前对 AICPU

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DN最小内存使用率。 max_mem_util integer DN最大内存使用率。 min_cpu_util integer DN最小CPU使用率。 max_cpu_util integer DN最大CPU使用率。 min_io_util integer DN最小I/O使用率。 max_io_util

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取值范围 单位 CPU内核总量（aom_container_cpu_limit_core） 该指标用于统计测量对象限制的CPU核总量。 ≥1 核（Core） CPU内核占用（aom_container_cpu_used_core） 该指标用于统计测量对象已经使用的CPU核个数。 ≥0

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Elasticsearch显示CPU使用率高，导致日志无法写入 问题现象 Elasticsearch在某一时间段CPU比较高，logstash在该时刻报错Elasticsearch Unreachable，导致日志无法写入到Elasticsearch里。 原因分析 客户index

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ALM-25008 SlapdServer CPU使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检查SlapdServer节点的CPU使用率，并把实际CPU使用率和阈值相比较，当检测到SlapdServer CPU使用率连续多次（默认值为5）超过设定阈值时，系统将产生此告警。 平滑

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是否支持CPU架构的变更？ 不支持变更CPU架构。 如需改变CPU架构，可通过“数据迁移+交换IP”方式的方式，创建新的CPU架构的实例，并进行数据迁移，实现CPU架构的变更。具体操作请参考交换D CS 实例IP。 父主题： Redis使用

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CPU积分计算方法 什么是CPU积分 CPU积分是一种用来衡量 云服务器 计算、存储以及网络配置利用率的方式。云 服务器 利用CPU积分机制保证云服务器基准性能，解决超分云服务器长期占用CPU资源的问题。 使用CPU积分机制的 弹性云服务器 适用于平时CPU负载不高、但突发时可接受因积分不足

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如何解决“源站服务器CPU使用率高达100%”问题？ 问题现象 网站遭受攻击，网站已接入WAF，但防护没起作用，源站服务器CPU使用率高达100%，怎么办？ 可能原因 网站可能遭受了CC攻击。 当发现网站处理速度下降，网络带宽占用过高时，很有可能已经遭受CC攻击，此时可查看Web

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现象 基础监控显示CPU使用率90%以上，接近100%，操作系统内监控的CPU使用率不到50%，两者相差较大。 原因 如果您在操作系统（Guest OS）中配置idle=poll，当操作系统内部空闲时，进入polling状态消耗计算资源，不主动让出CPU，导致CPU占用异常。 在SAP

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图5 节点监控 CPU相关指标 CPU使用率：节点的CPU非空闲时间所占的平均比例。 CPU分配率：节点上所有容器对CPU的Request之和除以节点的CPU总核数。 节点CPU单核使用率：节点上每个CPU核非空闲时间各自所占的比例。 内存相关指标 内存使用率：节点的内存使用量除以节点的内存总量。

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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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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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不同RDS实例的CPU和内存是否共享 不同规格类型的CPU和内存共用资源的情况不同： 通用型CPU和内存规格： 与同一物理机上的其他通用型规格实例共享CPU资源，通过资源复用换取CPU使用率最大化，性价比较高，适用于对性能稳定性要求较低的应用场景。 独享型CPU和内存规格： 完全

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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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在资源消耗TOP统计中，UCS服务会将CPU使用率和内存使用率排名前五的节点、无状态负载、有状态负载和Pod纳入统计范围，以帮助您识别资源消耗“大户”。 说明： CPU使用率 工作负载CPU使用率 = 工作负载各个Pod中CPU使用率的平均值 Pod CPU使用率 = Pod实际使用的CPU核数 / 业务

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当某个进程占用多个CPU时，由于采集结果为多个CPU的总使用率，因此会出现CPU使用率超过100%的现象。 TOP5进程不固定，进程列表中展示的是近24小时内按一分钟统计周期进入过TOP5的进程。 只有近24小时内进入过TOP5的进程并开启了监控开关的进程才会采集CPU使用率、内存使用率

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