良好的监控环境为腾讯云容器服务高可靠性、高可用性和高性能提供重要保证。您可以方便为不同资源收集不同维度的监控数据，能方便掌握资源的使用状况，轻松定位故障。
在 Kubernetes 中，Pod 使用的资源最重要的是 CPU、内存和磁盘 IO，这些资源可以被分为可压缩资源（CPU）和不可压缩资源（内存，磁盘 IO）。可压缩资源不可能导致 Pod 被驱逐，因为当 Pod 的 CPU 使用量很多时，系统可以通过重新分配权重来限制 Pod 的 CPU 使用。而对于不可压缩资源来说，如果资源不足，也就无法继续申请资源（内存用完就是用完了），此时 Kubernetes 会从该节点上驱逐一定数量的 Pod，以保证该节点上有充足的资源。
共享单车是指企业在校园、地铁站点、公交站点、居民区、商业区、公共服务区等提供自行车单车共享服务，是一种分时租赁模式，是一种新型绿色环保共享经济。
jstat是一个在 Java 虚拟机 (JVM) 中用来监视 Java 垃圾回收性能的工具。
智能手机和平板采用量持续提高使得移动平台参与度急剧增长 过去三年间数字参与度翻一番，主要是由于移动使用量的大规模增加，但是PC参与度没有下降 移动应用使用量强劲增长推动
命令spy()周期显示每个任务的CPU使用量、中断的CPU使用量、内核的CPU使用量，以及CPU的空闲量。还显示自spy()启动以来的总使用量，以及上次打印之后的使用量 spy()的第一个参数表示打印数据的周期，默认是5秒一次；第二个参数表示采集数据的频率，默认是100
对于企业来说，有效的库存管理是保证供应链运作顺畅、降低成本和提高客户满意度的关键要素。易点易动固定资产管理系统凭借其自定义库存管理流程和库存用量控制功能，成为了提升库存管理效率的利器。本文将详细介绍易点易动固定资产管理系统的自定义流程和用量控制功能，并阐述它们如何帮助企业提高库存管理的效率和准确性。 自定义库存管理流程 易点易动固定资产管理系统提供了灵活且可定制的库存管理流程功能，使企业能够根据自身的业务需求和管理流程来设计和优化库存管理流程。以下是该功能的几个主要优势： 库存管理流程定制化: 企业可以根据自身的业务特点和需求，自定义库存采购、入库、出库、盘点等流程。通过流程定制化，企业可以建立起符合自身运营模式和管理要求的库存管理流程，提高管理效率和信息准确性。 库存管理工作流自动化: 易点易动固定资产管理系统通过自动化的工作流程，将相关人员的操作和审批环节进行规范化和自动化处理。这样可以避免繁琐的人工操作和审批流程，提高工作效率和管理的一致性。 库存实时跟踪和监控: 该系统提供实时的流程跟踪和监控功能，管理者可以清楚地了解当前流程的进展情况和每个环节的处理情况。这有助于及时发现问题和瓶颈，并采取相应的措施加以优化和改进。 库存用量控制功能 易点易动固定资产管理系统还提供了强大的库存用量控制功能，帮助企业有效管理和控制库存的使用量和消耗情况。以下是该功能的几个优点： 预设用量限制: 企业可以在系统中预设库存物品的使用量限制，根据不同的物品类型和规格设置相应的用量阈值。当物品的使用量接近或超过设定的限制时，系统会自动发出警示，提醒企业注意库存物品的使用情况，以便及时做出调整和管理决策。 实时监测和报告: 易点易动固定资产管理系统能够实时监测和记录库存物品的使用量，并生成相应的报告和统计数据。这使得企业能够清晰地了解物品的使用情况和消耗趋势，为优化补货和采购决策提供有力的数据支持。 预防过剩和缺货: 通过库存用量控制功能，企业可以更好地管理和控制库存物品的使用，避免过剩和缺货的发生。及时发现并处理物品的异常用量，可以避免库存积压和供应链中断，提高库存的周转率和客户满意度。
kubernetes 的出现极大的简化了应用更新和扩容的流程，在部署工作负载波动较大的应用时，我们时常会遇到几个问题：
在日常的 Java 虚拟机进行监控的时候，我们往往会观测到各种各样的图形，无论是基于 JDK 自带的 Jconsole、Jvisualvm、JMC 还是第三方工具或插件，例如，Jprofiler 、GCeasy 等。基于对垃圾收集模式的监测，我们可以实时观摩应用程序的健康状态和性能特征，以方便为后续的性能调优提供数据参考。
在本篇文章中，笔者结合 GCeasy 工具将从以下 5 种 Java GC 图像形态简要为大家分享一些有趣的垃圾收集模式行为，以方便对 Java 虚拟机活动相关基础知识有所了解，为后续的性能调优做好理论准备。
Jenkins 项目致力于为最终用户和开发人员提供世界级的平台体验。这种体验的核心是Java，它是一种面向对象的编程语言，具有Java 虚拟机 (JVM)形式的跨平台运行时。自成立以来，Jenkins 项目一直是 Java 的主要消费者，向超过 300,000 个控制器的安装基础分发了 1,800 多个插件，并且 Jenkins 经常出现在有史以来顶级 Java 应用程序的列表中。
Kubernetes的ResourceQuota功能可以帮助用户限制Kubernetes集群中Pod和容器使用的资源，以确保集群中的所有应用程序都能获得足够的资源，并且防止应用程序超出可用资源的范围而导致系统崩溃或性能下降。在本文中，我们将详细介绍Kubernetes的ResourceQuota功能，包括如何创建和配置ResourceQuota对象，以及如何在Kubernetes集群中使用ResourceQuota来管理资源。
初始化堆的当前内存使用量:init = 31457280(30720K) used = 2083952(2035K) committed = 30408704(29696K) max = 30408704(29696K)
S0C S1C S0U S1U => S0和S1的总量与使用量 EC EU => Eden区总量与使用量 OC,OU => Old区总量与使用量 MC,MU => Metspace区总量与使用量 CCSC CCSU => 压缩类空间总量与使用量 YGC YGCT => YoungGC的次数与时间 FGC FGCT => FullGC的次数与时间 GCT => 总的GC时间
“如果说中小企业是一片片沿溪而耕的农田，那么我们的愿景就是建一座大坝来管理好上游的水资源，来灌溉下游企业。” 腾讯云数据库高级工程师杨珏吉说这是他投身数据库领域的初衷。初创企业、中小企业在数据库层面的最大需求就是低成本。助力企业降本增效是腾讯云数据库一直在努力的方向，尤其在疫情冲击下的经济社会中，更是一份社会责任。 在技术上深研，突破极致弹性，让客户像使用自来水一样的使用数据库，用多少、怎么用由客户决定，计费由使用量决定，这是杨珏吉及其团队给出的答案。TDSQL-C Serverless 数据库通过使用计算
作为 Uber 工程实现盈利的众多努力的一部分，最近我们的团队致力于通过提高效率来降低算力成本。其中最有影响力的一些工作是围绕 GOGC 优化展开的。在这篇博客，我们想分享我们在高效、低风险、大规模、半自动化 Go 垃圾回收调优机制方面的经验。
工作日相较于周末使用量更多 分别比较工作日与周末的使用量，整体趋势为稳步增长趋势
实现在线客服系统的租用功能，并为您提供更多的选择，帮助您拓展您的业务。我的客服系统支持在线租用，使用以下方式实现了租用功能
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说移动端性能测试平台perfdog（性能狗）—初体验,希望能够帮助大家进步!!!
为了了解垃圾回收日志的内容，分析从众够得到哪些有用的信息。我们需要添加如下启动参数：
随着在线使用量的增长，云计算应用程序的使用量相应增长。越来越多的组织为了应对疫情驱动的工作环境变化而加速将业务从数据中心迁移到云平台。与此同时，越来越多的组织将公共云作为一种更可靠的业务持续性资源。
在Kubernetes中，LimitRange是一种资源对象，用于限制Pod中容器使用的资源量。它允许集群管理员在命名空间级别上设置容器资源的最大和最小值，以确保应用程序使用的资源量在可控范围内。LimitRange可以用于限制CPU、内存、存储和容器的资源数量等，以满足应用程序的需求，并确保集群的性能和可用性。
用量配置管理用于企业对资产和库存使用量进行配置控制，可以分别设置资产配置方案和库存配置方案。
用于查看 Linux 文件系统的状态信息，显示各个分区的容量、已使用量、未使用量及挂载点等信息。如：
简介：近些年，“共享单车”模式迅速地在全球各大城市中流行起来，但随着资本的逐步退潮，共享单车企业需寻求新的盈利模式，首要任务便是探究共享单车使用量的影响因素。本案例使用Matplotlib包和Seaborn的可视化库，对首尔地区一共享单车公司在2017年到2018年的使用量数据集进行可视化分析，并利用线性回归等模型预测单车使用量，得出共享单车使用量影响因素分析结论。
作为产品经理，收集和分析数据是必备技能。我们的产品可能会设置埋点监听用户行为、记录页面和某些功能的使用情况。你问研发同事拿埋点数据，研发同事可能会导出一份 Excel 给你。此时如果你想标红使用量少于100的数据，可以在Excel里操作，也可以使用 Python 去处理。本文介绍后者。
在 Linux 操作系统中，内存是一个关键资源，用于存储正在运行的程序和操作系统本身的数据。如果系统的内存使用量过高，可能会导致性能下降、应用程序崩溃或者系统崩溃。因此，了解如何检查 Linux 内存使用量是否耗尽是非常重要的。下面是一些常用的方法，可以帮助您检查 Linux 内存使用量是否耗尽。
Spring Boot是一款非常流行的Java框架，它可以快速开发基于Spring的应用程序。监控是应用程序运行的重要组成部分，它可以帮助我们了解应用程序的状态，识别性能瓶颈，并快速解决问题。Spring Boot提供了一些内置的监控工具，本文将介绍Spring Boot监控的详细文档，并给出一些示例。
固定资产管理对于企业来说至关重要，而如何提高固定资产管理的效率和精确度一直是企业管理者关注的焦点。易点易动固定资产管理系统以其自定义固定资产流程和用量控制功能，成为了提升固定资产管理效率的利器。本文将详细介绍易点易动固定资产管理系统的自定义流程和用量控制功能，并阐述它们如何帮助企业提高固定资产管理的效率和准确性。
与unix上的ps类似，用来显示本地的java进程，可以查看本地运行着几个java程序，并显示他们的进程号。
压缩指针是一种内存优化技术，旨在减少堆内存使用量。它通过将32位和64位指针压缩为更小的大小，从而节省堆内存的使用量。
任务管理器中的内存使用量只是程序使用的一小部分，从资源监视器中看到的是Window系统统计最全的内存使用数据。
编译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 周翔 注：Pandas(Python Data Analysis Library) 是基于 NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。此外，Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 相比较于 Numpy，Pandas 使用一个二维的数据结构 DataFrame 来表示表格式的数据， 可以存储混合的数据结构，同时使用 NaN 来表示缺失的数据，而不用像 Numpy 一样要手工处理
在Kubernetes中，可以通过在容器中设置“requests”和“limits”来限制容器的资源使用量。然而，如果不为Pod中的每个容器设置这些值，那么可能会出现资源不足或浪费的问题。为了解决这个问题，可以通过在命名空间级别上配置默认的“requests”和“limits”值，使所有Pod中的容器都遵循这些值。
「华哥有约」是云开发Cloud Base官方出品的问答专栏，将由社区产品经理“华哥”分主题从不同维度解答云开发的热门门问题、剖析常见误区，帮助开发者更高效地使用云开发。
昨天，我们提到了，为了在数据中心网络的吞吐量和无丢包之间找到平衡点，我们需要合理配置交换机的流控触发水线，避免交换机发起流控过迟而无法避免丢包，或过早发起流控而使得上下游服务器无法充分利用网络资源。
【导读】大家好，我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农！熟话说，“遇事不决 量子力学！”。当两股科技顶流——量子计算 + 人工智能 相遇，会产生怎么样的火花呢？
网址：https://mp.weixin.qq.com/s/Bvswod0Pxw7wqpel-HSBAQ
在使用docker-compose时，可以通过在docker-compose.yml文件中设置特定的参数来限制Docker容器的资源。以下是一些可以设置的参数：
如今行业中的公司似乎分为两个 Kubernetes 阵营：那些已经大量使用它来处理生产工作负载的公司，以及那些正在将其工作负载迁移到其中的公司。
性能测试为保证软件质量起到重要作用，对于交易量较大的应用系统，性能测试更是一个必不可少的环节。
jstat用法 其中-gc可以换成-class 、-gcnew、-gcold等参数；而54992表示的JVM的进程id（可能通过上面的jps命令查看） ;4s表求每4秒打印一次，后面的3表求共打印三次。 打印的各参数含义如下： 1：S0C、S1C、S0U、S1U：Survivor 0/1区容量（Capacity）和使用量（Used） 2：EC、EU：Eden区容量和使用量 3：OC、OU：年老代容量和使用量 4：MC、MU：元数据区容量和使用量 5：CCSC、CCSU：压缩类空间容量和使用量 5：YGC、YGT：年轻代GC次数和GC耗时 6：FGC、FGCT：Full GC次数和Full GC耗时 7：GCT：GC总耗时 jstat可以用来判断系统是否出现了内存泄漏，方法是通过一短长时间的观察OU的增长情况，如果OU稳定增长，则有可能出现内存泄漏。
临近618了，昨天开发同事来找我，问我为啥看grafana监控，我的服务内存随着压测一直在增长，不释放呢。然后给我看了监控的图。
在 Linux 系统中，磁盘空间管理是一项至关重要的任务。了解系统上各个文件和目录所占用的磁盘空间，能够帮助我们及时进行磁盘清理、规划存储空间以及避免系统因为磁盘空间不足而发生故障。本文将详细介绍 Linux 中两个常用的命令：df 和 du，它们是分析磁盘空间的利器。
参数说明： 输出的GLOBAL段显示了数据所占用集群存储空间概况。 SIZE: 集群的总容量 AVAIL: 集群的总空闲容量 RAW USED: 已用存储空间总量 %RAW USED: 已用存储空间百分比 输出的POOLS段展示了存储池列表及各存储池的大致使用率。本段没有展示副本、克隆品和快照占用情况。 例如,把1MB的数据存储为对象,理论使用量将是1MB,但考虑到副本数、克隆数、和快照数,实际使用量可能是2MB或更多。 NAME: 存储池名 ID: 存储池唯一标识符 USED: 使用量,单位可为KB、MB或GB,以输出结果为准 %USED: 存储池的使用率 MAX AVAIL: 存储池的最大可用空间 OBJECTS: 存储池内的object个数 注：POOLS 段内的数字是理论值,它们不包含副本、快照或克隆。因此,它与USED和%USED数量之和不会达到GLOBAL段中的RAW USED和 %RAW USED数量。
当农夫坐上农耕机打开车载系统,就会知道今天要执行哪些工作及在哪些区域执行。系统会对这些工 作信息进行分析,工作时间用来计算成本、工作区 域用来追踪工作进度、农药使用量会影响进货管理 流程、农耕机运作信息则可预先做好维修计划。
案例需求 打印内存使用率脚本，打印内存使用率、swap使用率、buff&cache使用量 实现效果 #实现演示 内存使用率: 2.69%,buff&cache:535 MB Swap使用率: 0% 脚本应用场景： 监控平台+内存监控脚本 手动监控 解决问题 随时掌握业务对内存的占用，合理使用内存资源 脚本思路 1、获取物理内存、swap的相关数据 1.1通过数据检索获得物理内存总量、Swap的总量 1.2通过数据检索获得物理内存的使用量，Swap的使用量
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