云计算平台是数据中心基础设施的“操作系统”，连接数据中心基础设施和上层应用的纽带和桥梁。如何在业务功能不受影响的情况下，提高整体的能耗比，使用更低的能耗，使计算、存储、网络等资源满足一样的业务需求。...提高整体的能耗比，降低 PUE，成为数据中心节能的关键。通过在云计算平台层面实施先进的技术和管理措施，能够极大的提高云计算数据中心的能源利用率，促进降本增效，实现碳排放的显著减少。...该计算优化器核心能力包括： 能耗与碳排展示： 根据工作负载的实际 CPU 利用率，以及运行业务的服务器规格，计算支撑工作负载运转所需功耗。...节点利用率与碳排放是相关的 基于工作负载利用率计算功耗 不同 CPU 型号，不同服务器在空闲和满载时的功率均有不同。...2.可基于 Crane 的能力对拥有碳排放指标的数据中心进行优化，合理提高单机的工作负载占比，降低整体能耗，从而达到低耗低排低碳的效果；可结合自建 IaaS 平台的能力，动态休眠物理服务器，从而优化物理服务器的在线数量
本文对Kubernetes集群在虚拟机和裸机上在CPU、内存、存储和网络性能方面的表现进行了详细的比较和分析。...相比之下，当您在物理服务器上部署 Kubernetes 集群时，您不会有任何额外的基础架构层和虚拟化。服务器的物理资源完全专用于您的工作负载，并且容器化应用程序直接访问这些资源。...在上面的图 4 中，红点是最大 CPU 核心负载，绿色代表所有核心的总 CPU 负载。在执行脚本期间，核心大部分时间以 100% 的利用率运行；平均值为 86.81%。...以下是物理机集群的 CPU 利用率测试结果: 图 6:物理机集群的 CPU 平均利用率为 43.75%。 平均 CPU 负载约为 43.75%，最大值为 62.57%，没有抢占时间。...虚拟机适合对计算和延迟不敏感的工作负载，例如 Web 服务器、网站和开发环境。如果高性能和低延迟对您的用户至关重要，并直接影响您的业务，您应该考虑在 Kubernetes 集群中使用物理机。
我们将介绍如何使用两个常见的Linux实用程序，uptime命令和top命令了解CPU负载和利用率，以及如何设置腾讯云警报策略以通知您有关CVM CPU的高负载情况。...CPU负载与CPU利用率 CPU负载和CPU利用率是查看计算机处理能力使用的两种不同方式。 为了概念化两者之间的主要区别，我们可以将处理器想象为杂货店中的收银员和客户。...负载和利用的最佳值是什么？ 最佳CPU利用率取决于服务器预期的工作类型。持续的高CPU使用率是以与系统响应性较低的代价为代价的。通常，计算密集型应用程序和批处理作业始终以满容量或接近满容量运行。...我们来看另一个例子，在下面的示例摘要块中，一分钟的负载平均值超过了处理器的数量.77，这表示一个短暂的队列和稍微等待的时间。CPU使用的总容量为100％，并且有足够的可用内存。...查看CPU利用率 首先打开云监控的页面，然后点击云产品监控，由于我们监控的是腾讯云CVM的CPU情况，那么我选择云服务器 1533631673254.png 选中我们想要查看的服务器，我们将会看到CPU
要计算组织的云计算总拥有成本(TCO)，首先要比较在内部部署数据中心和云平台中运行相同工作负载的成本。还必须了解应用程序所需的完整功能，特别是其安全性要求和其他可能增加大量成本的领域。...要了解组织的云计算财务模型，第一步是分配一个公共资源单元以标准化总体拥有成本(TCO)比较中的数据。资源单元可以是物理服务器、虚拟服务器或千兆字节的存储。标准单位将适用于内部部署和云计算资产。...在此，假设组织正在考虑迁移到云计算提供商的基础设施，而不是针对PaaS或无服务器配置重构应用程序。 接下来，计算该规范化值的平均资源单元大小，以及用于计算平均值的基础。...例如，组织的规范化值可以是一个平均大小的虚拟机，以及其内存和虚拟CPU(vCPU)。组织还应该考虑相关的服务，如网络和安全，以确保其计算是准确的。这个值的计算是vCPU和内存的总数除以虚拟机的数量。...(1)产品：作为成本组成部分，这包括托管虚拟服务器的内部部署物理服务器。它还包括支持这些物理服务器所需的机架数量。 (2)管理：包括支持管理所需的任何成本构成。
企业采用的方法是预先投入一些时间和资金来重新设计应用程序，以利用云计算的成本节约潜力。 3.监控云计算利用率以确定大小适合的实例 确定将内部部署的服务器迁移到云端时创建大小适合的实例并不那么困难。...行业专家Robert Green在一篇文章中解释了如何使用稳定的平均利用率来捕获设定时间段内的服务器使用情况。这样做可以跟踪服务器CPU、内存、磁盘和网络的当前使用情况。...4.实现云计算基础设施的成本节约 制定迁移到云计算的业务案例需要收集和分析有关现有IT设置的大量信息。除了审核服务器、组件和应用程序之外，还必须密切监视CPU和内存资源的峰值和平均需求。...即使他们在行业平均利用率为45%的情况下运营，企业也将采用云计算服务视为一种降低基础设施成本的机会。 几乎所有组织都选择混合云方法，并将一些关键应用程序和系统保留在内部部署的数据中心。...然而，即使是规模较小的数据中心也将继续产生诸如租用网络线路、物理和虚拟服务器、CPU、RAM和存储(无论是SAN、NAS还是直接连接)等支出费用。
对于云厂商而言，想要实现可持续的云计算服务，首先要实现性能的持续提升和成本的持续下降，而云计算效能增长的两个驱动力，一方面体现在专业化技术能力，即云计算任务优化的专业软件、硬件；另一个方面体现在资源的利用率...，虚拟内存与物理资源是解耦的，虚拟内存的容量和物理内存的容量没有必然关系； 由操作系统、CPU 协同实现。...所以整个 Hypervisor 和虚拟服务器都是物理服务器上的负载，都运行在物理服务器的 CPU，消耗 CPU 的资源。...虚拟化资源实际上需要和物理资源提供相同的接口，所以每一个虚拟服务器都有自己的虚拟 CPU/ 内存、虚拟硬盘设备、虚拟网络设备以及键盘、显示控制台等其它虚拟硬件设备。...下一代云计算产品技术预测 下一代云计算的产品和技术会以怎样的方式来呈现？首先到来的浪潮是函数计算，它和容器相比提供了更小、更灵活的计算单元，可以充分利用物理服务器。
过度配置只是问题的一个方面 Kubernetes 资源利用率的平均水平表明，问题不仅仅与所选计算实例的大小或类型有关。Kubernetes 集群的 CPU 利用率平均为 10%，内存利用率为 22%。...云提供商 每个 CPU 每小时的平均 x86 竞价价格 每个 CPU 每小时的平均 x86 按需价格 每个 CPU 每小时的平均 Arm 竞价价格 每个 CPU 每小时的平均 Arm 按需价格 Azure...例如，Heureka Group 通过自动优化工作负载放置和删除未使用的节点，实现了 30% 的计算成本降低。这种技术减少了空闲 CPU 的数量，并提高了整体利用率。...内存请求的急剧增加迫使系统配置更多资源。反过来，由于内存和 CPU 之间的相关性，这导致 CPU 配置增加，从而导致资源方面的巨额超支。...通过使用自动化工具和最佳实践（如灵活的计算代系选择、动态自动缩放和智能工作负载放置），组织可以显著减少云浪费并提高资源利用率。
集群资源整合度不高：服务器的资源占用常常呈现非均衡状态，例如在线服务尤其是调用主链路上的扇出节点业务，高峰期往往呈现出 CPU 和带宽吃紧，但内存绰绰有余的情况。...假设 CPU 的平均价格是 300 元 / 核 / 年，内存的平均价格是 180 元 /G/ 年，就可以节省 2000*300 + 4000 * 180 = 132w 元 / 年。...在云原生时代，大部分业务资源都是基于容器来隔离和限制，但是在资源超售叠加混部场景下，CPU、内存等方面依然可能存在争抢。...独占内核 + 容器 + 动态决策 在这种模型下，业务开发人员将服务部署在云原生部署平台，选择某些指标（大部分伴随着流量潮汐特性）来衡量服务负载，平台会按照业务指定规则对服务节点数量扩缩容。...共享内核 + 容器 + 动态决策的方案有两种资源视角: 在线服务资源视角，看到的是节点资源总体容量，比如当前物理机上总共有 126 核 CPU； 离线作业资源视角，看到的是节点的空闲负载，比如当前物理机还有
从云计算本身来看，单纯把业务从 IDC 搬迁上云不修改任何业务架构，提高计算资源利用率需要非常大的运维成本和人力成本投入到改造业务适配弹性伸缩和业务可调度性中。...调研结果显示，许多数据中心的服务器多达30％的功能是“失效”的，而服务器的平均每日利用率不到3％；而在整个数据中心，服务器的平均每日利用率通常最高仅为6％。...[图1] 图1: 经授权的采集个别腾讯云客户物理机平均资源使用率情况（ 样本数200+） 上图是一个典型的客户机器白天业务繁忙，晚上资源空闲的情况， 由于物理设备弹性能力弱，计算资源往往要按业务峰值再加一定的...、存储、服务器、数据库等，保证在业务和平台系统尽量改动小的情况下，顺利迁移上云。...云集反馈，容器化之前，机器的平均CPU利用率在高峰期都不会超过10%，浪费极其严重。容器化之后总体CPU使用率达到16.6%，成本节省超过50%。
PTS是集测试机管理、测试脚本管理、测试场景管理、测试任务管理、测试结果管理为一体的性能云测试平台。PTS基于阿里云计算平台研发，可提供超大规模并发压力，满足任意规模系统的性能测试需求。...但可惜的是，阿里云的PTS服务测试对象，只针对阿里云平台的云服务器，也就是说，你的服务器是托管在机房的，是不能用PTS来进行性能测试的。...CPU 中央处理器是一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运算核心（Core）和控制核心（ Control Unit）。它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。...Load CPU Load: 系统正在干活的多少的度量，队列长度。系统平均负载。 系统平均负载指在特定时间间隔内运行队列中的平均进程数。...Memory 内存是计算机中重要的部件之一，它是与CPU进行沟通的桥梁。计算机中所有程序的运行都是在内存中进行的，因此内存的性能对计算机的影响非常大。
，服务器硬件资源规格也不统一，性能模型要能抽象这种差异，用最简单的公式表达出性能特点，弹性计算平台首先通过cpu相对模型来识别是否适合混搭，比如万兆服务器每核配比带宽73M/s，A业务1核跑满消耗100M...使用好弹性资源，仍然需要业务了解弹性资源本身，并做适配处理，比如和弹性计算平台API集成，协调可用端口等，使用门槛依然较高，为解决这个问题，我们提供了云函数使用接口，如下图所示，类比S3存储，数据以文件为载体...从弹性计算平台孵化出了腾讯云-无服务器云函数，欢迎大家试用。 实践的经验教训 在建设弹性计算平台实践过程中，我们有一些经验教训，在这里和大家分享下。 提供机制还是策略？...，此时如果以整体平均负载扩容容易导致部分实例高负载，以前50%实例平均负载扩容，容易导致另一部分实例低负载； 最完美的状态是同计算业务下各实例负载波动上下波动不超过5%，此时在扩缩容调度下，整体能保持在较高的负载而不影响服务质量...结束语 感谢大家参加腾讯弹性计算的分享，希望通过此分享能抛砖引玉，能引发一些大家对资源高效利用的思考和实践，当前整个行业大概6%~12%的CPU平均利用率，有较大的提升空间，怎么去提升利用效率，减少对能源的浪费
然而，该机构的另一项调查数据显示：全球数据中心服务器平均 CPU 利用率普遍低于 20%，存在巨大的资源浪费。...通过此举，我们能够提高集群资源的利用效率，减少资源浪费，并满足转码类场景对计算资源的需求。 阶段二：整机腾挪分时复用 搜推广等业务的独占资源池，存在明显的 CPU 利用率潮汐现象，尤其夜间利用率极低。...通过以上技术手段，我们能够有效地保障服务混合部署时的稳定性，从而实现在线和离线工作负载在节点上的常态混合运行，实现利用率“填谷”效果的最大化。...在单机侧，通过压制策略如 BVT（Borrowed Virtual Time）进行性能控制和资源限制，并进行内存驱逐操作；QoS 保障方面，采用绑核和超线程干扰抑制等技术来实现资源的差异化保障；计算和上报可用的...黄濑（索增增）：基础技术部/云原生平台 小红书资源调度资深研发工程师，主要负责资源调度、工作负载编排相关的研发工作。
背景和问题 随着流量资费的降低和带宽的增加，视频成为人们获取信息越来越重要的方式，随之而来的是云点播、视频处理等视频相关业务的飞速发展，而视频转码平台作为云点播、视频处理的基础产品，面临着高并发、高 SLA...容器化 & 全量上云记录 容器化 这里的容器化过程，主要包括对业务的服务流程梳理，整体的发布流程规范化： 业务不同性能机型申请 迁移 TKE 之前，物理机的型号往往是固定的，固定 CPU 核数、内存、...比如：转码业务关心 CPU 性能，对于内存的利用则很低，而物理机 48C 的机型往往搭配 64G 内存，造成一定程度的内存浪费。...CPU 型号限制 转码业务对 avx 指令集的利用率很高，而很多型号的 CPU 虽然通用计算频率高，但是指令集被限频了，这种型号的 CPU 虽然核数多，但是编码效率很低。...上线成果 视频云离线转码服务，CPU 平均利用率50%+。峰值利用率80%+。同时，动态的扩缩容和快速上线的支持，都有效的为业务需求和流量突发保障护航。
来自腾讯技术工程事业群架构平台部的jerome作了主题为《基于弹性计算的无服务器化实践》的分享，以下为现场演讲内容。 ? 据Gartner和麦肯锡统计，全球的服务器CPU平均利用率只有6%到12%。...国内阿里，腾讯等大型互联网企业CPU平均利用率均10%出头左右，这里主要是三种原因导致： • 单一业务难以均衡利用各类资源导致99%情况下有资源闲置 • 在线服务的特点决定了有30%的时间段处于低负载...0，无负载时不保留资源，收到业务请求时再实时分配资源；业务申请资源时，会按照峰值指定cpu核心数，内存大小，磁盘容量，网络带宽等一系列资源参数，但绝大多数情况下用不完，所以云函数平台一般只让用户配置内存大小...，因为内存是不可压缩资源，少了程序跑不起来，而对于cpu，带宽等可压缩资源，都由平台方根据内存大小及实际所需来配置且动态调整，以避免由于业务过量申请资源造成的浪费；另外云函数有一个特殊点是支持事件触发执行...其中镜像下载的时间一般都超过3s，所以我们用了很多预处理，缓存和并行化的方式来提升性能，比如镜像预分发到服务器避免实时下载，容器资源使用多级缓存以重利用，小到用指针代替内存拷贝来传递参数等，这里有个小问题
AI工作负载的首选平台。...B3/S2服务器（k8s集群业务服务器）：单台服务器2路20核/768GB内存/无GPU卡，部署统一AI平台K8S集群和其他基础业务，通过网络访问bitfusion GPU算力资源。 ...整体实施过程如下图： 统一AI平台边缘节点GPU算力池配置和运行 项目实施效果： 1、提升GPU资源利用率： 按照原来POD独占单张物理卡模式，单台服务器8块32GB...GPU卡的物理服务器，最多只能提供给8个租户并发使用，但单个租户通常情况下不需要使用单块卡32GB的容量，造成了一边是GPU资源的利用率低，另一边是大量的租户没有GPU卡可分配，使得统一AI平台出现了...2、节约AI平台的GPU算力成本： 通过基于bitfusion GPU资源池方案， GPU资源利用率提升的同时，相同GPU物理服务器资源能够承接租户GPU需求增加50%以上，可以减少GPU物理服务器的采购
来自腾讯技术工程事业群架构平台部的jerome作了主题为《基于弹性计算的无服务器化实践》的分享，以下为现场演讲内容。 据Gartner和麦肯锡统计，全球的服务器CPU平均利用率只有6%到12%。...国内阿里，腾讯等大型互联网企业CPU平均利用率均10%出头左右，这里主要是三种原因导致： • 单一业务难以均衡利用各类资源导致99%情况下有资源闲置 • 在线服务的特点决定了有30%的时间段处于低负载...0，无负载时不保留资源，收到业务请求时再实时分配资源；业务申请资源时，会按照峰值指定cpu核心数，内存大小，磁盘容量，网络带宽等一系列资源参数，但绝大多数情况下用不完，所以云函数平台一般只让用户配置内存大小...，因为内存是不可压缩资源，少了程序跑不起来，而对于cpu，带宽等可压缩资源，都由平台方根据内存大小及实际所需来配置且动态调整，以避免由于业务过量申请资源造成的浪费；另外云函数有一个特殊点是支持事件触发执行...其中镜像下载的时间一般都超过3s，所以我们用了很多预处理，缓存和并行化的方式来提升性能，比如镜像预分发到服务器避免实时下载，容器资源使用多级缓存以重利用，小到用指针代替内存拷贝来传递参数等，这里有个小问题
根据来自腾讯技术工程事业群研发专家jerome所做的主题为《基于弹性计算的无服务器化实践》的演讲内容整理而成。 ? 据Gartner和麦肯锡统计，全球的服务器CPU平均利用率只有6%到12%。...国内阿里，腾讯等大型互联网企业CPU平均利用率均10%出头左右，这里主要是三种原因导致： • 单一业务难以均衡利用各类资源导致99%情况下有资源闲置 • 在线服务的特点决定了有30%的时间段处于低负载...0，无负载时不保留资源，收到业务请求时再实时分配资源；业务申请资源时，会按照峰值指定cpu核心数，内存大小，磁盘容量，网络带宽等一系列资源参数，但绝大多数情况下用不完，所以云函数平台一般只让用户配置内存大小...，因为内存是不可压缩资源，少了程序跑不起来，而对于cpu，带宽等可压缩资源，都由平台方根据内存大小及实际所需来配置且动态调整，以避免由于业务过量申请资源造成的浪费；另外云函数有一个特殊点是支持事件触发执行...其中镜像下载的时间一般都超过3s，所以我们用了很多预处理，缓存和并行化的方式来提升性能，比如镜像预分发到服务器避免实时下载，容器资源使用多级缓存以重利用，小到用指针代替内存拷贝来传递参数等，这里有个小问题
“低熵云计算”专辑简介 传统的云计算系统常常存在高熵问题，究其原因是云计算系统中存在的三类无序现象：负载干扰、系统抖动和阻抗不匹配。这种无序混乱使当前云计算系统难以同时满足高利用率和低延迟的要求。...这些论文涉及系统基准测试和熵测量、处理器架构、系统软件、应用程序框架和各种工作负载的评估结果。上述技术内容共同表明，低熵云计算技术可以同时增强用户体验和资源利用率。 1....当CPU利用率提高70%以上时，BEIHAI可以将延迟敏感型应用Redis的99分位延迟从115 ms降低到18.1 ms。...像Apache Flink这样的流处理系统通常会提供一定数量（比如30个）的配置参数来灵活地指定分配给任务的资源数量（比如CPU核数和内存大小），这些参数对任务性能有较大影响。...图四：SDCBench总览 用于智能计算的铁电器件 晶体管的缩小正在接近其物理极限，阻碍了计算能力的进一步发展。在后摩尔时代，新兴的逻辑和存储器件已经成为扩展智能计算能力的基本硬件。
然而，该机构的另一项调查数据显示：全球数据中心服务器平均 CPU 利用率普遍低于 20%，存在巨大的资源浪费。...通过以上技术手段，我们能够有效地保障服务混合部署时的稳定性，从而实现在线和离线工作负载在节点上的常态混合运行，实现利用率“填谷”效果的最大化。...在单机侧，通过压制策略如 BVT（Borrowed Virtual Time）进行性能控制和资源限制，并进行内存驱逐操作；QoS 保障方面，采用绑核和超线程干扰抑制等技术来实现资源的差异化保障；计算和上报可用的...，核的分配完全由内核控制，CPU 资源并非百分之百能够满足需求 场景：适用于 Batch 类离线服务，部分对延迟无要求的计算服务 2.2.3 离线驱逐 在极端场景下，如整机内存使用率较高、有触发 OOM...黄濑（索增增）：基础技术部 / 云原生平台 小红书资源调度资深研发工程师，主要负责资源调度、工作负载编排相关的研发工作。
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