变更实例的CPU和内存规格 操作场景 可以根据业务需要对包年/包月和按需实例的规格进行变更，规格指实例的CPU/内存。当实例的状态由“规格变更中”变为“正常”，则说明变更成功。 GaussDB (for MySQL)实例支持规格升配，也支持降配。 约束限制 当实例进行CPU/内存规格变更时，该实例不可被删除。

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RabbitMQ支持升级CPU和内存吗？ RabbitMQ AMQP-0-9-1版本不支持升级CPU和内存，RabbitMQ 3.8.35版本支持扩容/缩容代理规格，具体请参见变更实例规格。 父主题： 实例问题

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在“节点”页签，查看服务端节点的CPU使用率。 图13 broker-0的CPU使用率（1副本） CPU消耗=58.10% 图14 broker-0的CPU使用率（3副本） CPU消耗=86.70% 图15 broker-1的CPU使用率（1副本） CPU消耗=56.70% 图16

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变更实例的CPU和内存规格 操作场景 CPU/内存规格可根据业务需要进行变更，当实例的状态由“规格变更中”变为“正常”，则说明变更成功。 约束限制 账户余额大于等于0元，才可变更规格。 当实例进行CPU/内存规格变更时，该实例不可被删除。 独享型规格的实例不支持变更为其他规格类型

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变更实例的CPU和内存规格 操作场景 规格变更用于扩大或者降低实例中所有节点的CPU、内存规格。当用户购买的实例的规格无法满足业务需求时，可以在控制台进行规格变更。若遇到实例过载，需要紧急增加计算资源，建议优先添加计算节点，速度更快。 使用须知 在线变更时，单个节点变更时会出现一

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变更实例的CPU和内存规格 操作场景 当用户购买的实例的CPU和内存规格无法满足业务需要时，可以在控制台进行CPU和内存规格变更。 使用须知 用户既可以扩大规格，也可以降低规格。 节点规格变更采用滚动方式，单个节点耗时约5-10分钟，总时长与节点数量有关。 正在进行变更的节点，其

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变更实例的CPU和内存规格 操作场景 当用户购买的实例的CPU和内存规格无法满足业务需要时，可以在控制台进行CPU和内存规格变更。 使用须知 用户既可以扩大规格，也可以降低规格。 节点规格变更采用滚动方式，单个节点耗时约5-10分钟，总时长与节点数量有关。 正在进行变更的节点，其

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变更实例的CPU和内存规格 当您购买的实例的CPU和内存规格无法满足业务需要时，可以在控制台进行CPU和内存规格变更。 使用须知 用户既可以扩大规格，也可以降低规格。 节点规格变更采用滚动方式，单个节点耗时约5-10分钟，总时长与节点数量有关。 正在进行变更的节点，其计算任务由其

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变更实例的CPU和内存规格 操作场景 CPU/内存规格可根据业务需要进行变更，当实例的状态由“规格变更中”变为“正常”，则说明变更成功。 约束限制 账户余额大于等于0元，才可变更规格。 实例处于正常状态，可以变更规格。 容灾实例不允许变更规格。 当实例进行CPU/内存规格变更时，该实例不可被删除。

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变更实例的CPU和内存规格 操作场景 CPU/内存规格可根据业务需要进行变更，当实例的状态由“规格变更中”变为“正常”，则说明变更成功。 约束限制 账户余额大于等于0元，才可变更规格。 当实例进行CPU/内存规格变更时，该实例不可被删除。 独享型规格的实例不支持变更为其他规格类型

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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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ALM-45433 ClickHouse AZ拓扑检查异常 告警解释 在已经部署了ClickHouse的集群开启跨AZ高可用功能，开启前后ClickHouse的拓扑不会变化，此时如果同一shard的副本节点都在同一个AZ内，不能满足跨AZ高可用要求，产生该告警。 当系统检测到所有

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下Storm的性能。 本章节适用于 MRS 3.x及后续版本。 修改服务配置参数，请参考修改集群服务配置参数。 拓扑调优 当需要提升Storm数据量处理性能时，可以通过拓扑调优的操作提高效率。建议在可靠性要求不高的场景下进行优化。 表1 调优参数 配置参数 默认值 调优场景 topology

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用关系： 部署实例时，可展示被依赖服务的拓扑关系，首先创建被依赖服务实例，然后再创建当前服务实例； 删除实例时，可以级联删除被依赖服务的实例。 在服务详情页面的“服务依赖”标签页中，可展示实例的拓扑依赖关系，以及每个实例的运行状态，点击拓扑节点可以跳转到实例详情页面。 公测 自定义服务 CS D

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支持灰度发布过程中动态的流量比例监控 - √ √ 应用拓扑 提供应用下服务调用关系的全局拓扑 - √ √ 提供拓扑图上各个服务间请求数、异常请求数等重要指标 - √ √ 实时应用拓扑查看 - √ √ 链路跟踪/调用链 支持非侵入调用链埋点 √ √ √ 指标监控 提供服务实例CPU、内存、磁盘等运行数据监控，

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支持灰度发布过程中动态的流量比例监控 - √ √ 应用拓扑 提供应用下服务调用关系的全局拓扑 - √ √ 提供拓扑图上各个服务间请求数、异常请求数等重要指标 - √ √ 实时应用拓扑查看 - √ √ 链路跟踪/调用链 支持非侵入调用链埋点 √ √ √ 指标监控 提供服务实例CPU、内存、磁盘等运行数据监控，

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如何查看Pod是否使用CPU绑核？ 以4U8G节点为例，并提前在集群中部署一个CPU request为1，limit为2的工作负载。 登录到节点池中的一个节点，查看/var/lib/kubelet/cpu_manager_state输出内容。 cat /var/lib/kubel

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实例CPU使用率高问题排查 使用文档数据库服务时，如果您的CPU使用率达到80%，则认为CPU存在瓶颈。此时，会导致数据读写处理缓慢，从而影响业务正常运行。 本章节帮助您分析数据库正在执行的请求和数据库慢请求，经过分析优化后，使得数据库的查询相对合理，所有的请求都高效使用了索引，

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RDS for MySQL CPU升高定位思路 RDS for MySQ L实例 CPU升高或100%，引起业务响应慢，新建连接超时等。 场景1 慢查询导致CPU升高 问题原因：大量慢SQL导致实例CPU升高，需要优化相应的慢SQL。 排查思路： 查看CPU使用率和慢日志个数统计监控指标。

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Edgectl判断，节点CPU核数不足以安装IEF软件。节点CPU核数过少。使用CPU核数较多的节点安装IEF软件。

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推理基础镜像详情Pytorch（CPU/GPU） ModelArts提供了以下Pytorch（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：pytorch_1.8.2-cuda_11

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