容量规划的本质就是在「没有足够硬件资源」和「花钱买了太多硬件资源」之间的一种权衡；在同时，容量规划也是一门玄学，因为没人能清楚未来会发生什么，所以通常来说是数据和直觉相结合的过程。
一般每个服务都有对外承诺的服务质量，那么我们就需要根据这个目标来做容量规划及硬件方面的投入。
大多数数据库实现都是静态的。部署后，将查询，更新，加载，卸载，重新组织数据库，并持续删除数据并从中插入数据。并且数据也可以定期复制到数据库和从数据库复制。
前面的文章介绍了链路梳理，三大模型，算是对整体业务和技术体系有了一定了解，这是由面到点的梳理。但系统最终的承载能力，还是取决于它的容量。这篇文章，我想为大家介绍下容量评估和容量规划的相关知识。
综上所述，尽管集群安装在部署和配置方面可能更复杂，并需要更多的资源开销，但由于其较高的可靠性、扩展性和性能优势，对于大规模存储和计算需求的场景来说，集群安装是更合适的选择。对于小规模的个人项目或测试环境，单节点安装可能是一个更简单和经济的解决方案。
大概去年这时候，写过一篇文章：浅谈容量测试与容量规划：https://www.cnblogs.com/imyalost/p/9630846.html
在性能测试中，需要根据具体的性能需求和系统架构等情况，采用不同的测试策略，其中最常见的策略就有容量测试。这篇文章，就来聊聊容量测试以及容量规划的一些内容。。。
性能基准测试，通常被称为 Performance Benchmark Test，是每次对外发布产品版本前必须要完成的测试类型。
在进行整体电商架构设计过程中，关注系统的稳定性是很重要的工作，也是对架构师能力的一种考察，特别是在电商系统准备搞一次大促时，合理的对系统进行容量规划就显得尤为重要。
【编者按】本文作者Raymie Stata是Hadoop即服务公司Altiscale的创始人兼CEO，也是雅虎前任CTO，协助雅虎完成开源策略，并参与Apache Hadoop项目的发起。Hadoop的扩展和运维是非常复杂的过程，在其具体的实施过程中隐藏着潜在的危机，Raymie根据经验罗列了7项危机信号和相应的解决方案，帮助使用者提前避免灾难的发生。 以下为译文： Hadoop扩展是一个非常复杂的过程，这里罗列了7种常见问题和解决方案。 所有Hadoop实施都存在着潜在的危机，包括一些非常棘手的
用户进入景区看到的是漂亮干净的古代建筑，想到的是宏伟壮观，园区维护人员看到的是墙面是不是该粉刷了，考虑的是上次粉刷距离现在多久了。用户进入景区的小卖部看到的是饮料、面包等实物资源，园区后勤人员看到的是货架上面的东西还能卖多久，是否库存充足。
负载测试、压力测试、强度测试、容量测试和可靠性测试是软件测试中的不同类型，每一种测试方法都有其特定的目的和关注点。
本文将通过三个层次的监控与运维案例，指导您如何在GPT的智能指导下，提高Elasticsearch集群的可靠性和稳定性。
MySQL作为一款面向企业的数据库产品，必须具有能够处理高峰活动和数据容量增长的能力。在进行容量规划时，架构师需要考虑因为用户的活动和数据增长所导致的资源使用变化，并需要考虑未来的促销活动或者其他预计的繁忙时期。
Kubernetes 容量规划是基础架构工程师必须面对的主要挑战之一，因为了解 Kubernetes 的资源要求和限制并非易事。
在软件性能测试领域，有一项测试活动以其实施难度之大、技术综合性之强、涉及范围之广，被称为性能测试的“珠穆朗玛峰”，这就是实现容量保障技术的全链路压测。
Borg的作用是：提供一个标准任务规格语言，集成名字服务，实时任务监控，以及工具来分析和模拟系统行为。 Google内部的集群管理系统调用都是用Borg来admits(准入)，schedules(调度)，starts，restarts，Borg监 控了所有Google所有范围运行的应用。
最近几年全链路压测无疑成为了一个热门话题，在各个技术峰会上都可以看到它的身影。一些大型的互联网公司，比如阿里巴巴、京东、滴滴等，都已将全链路压测应用到了生产环境。
在将工作负载迁移到云端之前，管理员通常需要解决大量相关的问题，包括从软件即服务应用程序到灾难恢复以及容量规划，下文将介绍一些相关技巧。 不少企业进行云端迁移的工作，是因为希望拥有更高性价比和更加灵活的IT基础设施。通过对诸如软件即服务和基础设施即服务等不同模式的云进行检查，IT团队能够理解云计算的通常用途，以及云端所需的必要管理技能。 无论您使用云进行扩充、灾难恢复还是一系列其他功能，云计算部署都会影响从IT容量规划到工作负载管理的方方面面。下文会介绍一些适合数据中心团队将工作负载迁移到云的技巧，以及部分未
很多软件系统由于性能问题导致了失败，在开发生命周期和性能测试生命周期的每个阶段都存在导致性能失败的原因。有时候，性能问题是无法控制的，它不在项目经理、技术架构师或性能工程师的控制范围之内。从业务和个人层面来看，大多数的系统性能失败仅仅是因为性能工程师、开发人员、 DBA、业务团队和利益相关者之间从一开始就缺乏沟通，这导致了许多其他问题，这些问题将直接影响应用程序的性能和 ROI。对任何应用/产品进行有效性能测试的唯一目标是实现令人满意的投资回报。性能测试和软件工程是有风险的，并且总是需要从开发的早期阶段开始，进行大量的反复试验。
问题 1：请问下大家是如何评估集群的规模？比如数据量达到百万，千万，亿万，分别需要什么级别的集群，这要怎么评估？
由于CSFB业务涉及多个网元且存在license及算法开关控制，首先需要对CSFB参数进行核查。
最近在做一些运维架构转型的工作，某些思想其实是借鉴了SRE的理念，就和DevOps一样，SRE已经不是一个新鲜的词汇了，尤其是在互联网的行业，无论从组织架构，还是工作属性，都是将SRE，融入其中，成为了软件生命周期中重要的一环。
CDB现在支持类型复制类型比较多，我这里选择以下几种复制类型压测对比： MySQL 5.6[异步|半同步|增强半同步]复制，5.7异步复制（当时5.7只支持异步复制).
Mikey金字塔是由美国数字服务公司的Mikey Dickerson设计的。层次结构是为了说明，当尝试提高系统可靠性时需要按部就班，在到达更高级别之前满足每个低别级的要求。
程序猿看过来：影响Java EE性能的十大问题 📷 本文是一名有10多年经验的高级系统架构师，他的主要专业领域是Java EE、中间件和JVM技术。他在性能优化和提升方面也有很深刻的见解，下面他将和大家分享一下常见的10个影响Java EE性能问题。 1.缺乏正确的容量规划 容量规划是一个全面的和发展的过程标准，预测当前和未来的IT环境容量需求。制定合理的容量规划不仅会确保和跟踪当前IT生产能力和稳定性，同时也会确保新项目以最小的风险部署到现有的生产环境中。硬件、中间件、JVM、调整等在项目部署之前就应该准
本文作者是一名有10多年经验的高级系统架构师，他的主要专业领域是Java EE、中间件和JVM技术。他在性能优化和提升方面也有很深刻的见解，下面他将和大家分享一下常见的10个影响Java EE性能问题。
设计一个高可用性（High Availability, HA）和灾难恢复（Disaster Recovery, DR）的大型分布式系统是一个复杂的工程任务，需要考虑多个层面的因素。以下是一些关键的设计原则和组件：
基于实际的生产业务场景和系统环境，模拟海量的用户请求和数据，对整个业务链路进行各种场景的测试验证，持续发现并进行瓶颈调优，保障系统稳定性的一个技术工程。
要构建私有云需要考虑诸多因素，尤其是当你的预算并不宽裕的时候。通过仔细的规划硬件，容量，存储和网络配置，你就能将有限的预算做出高效的运用。 要找出云成本效益最高的方法并不容易。预算本身的限制和常识显示企业通常会使用分段性的方式来向云迁移，除了偶尔看到的全新投资项目以外。在进行云基础架构的规划时，机构需要将硬件，容量，存储和网络需求纳入考量。 一个大型企业也许会将云的部署安装分为三年的阶段来实施。这样的安排使得未来更新周期以三年的滚动方式进行，从而将这期间的成本平均分配到各个时段。另外，现存的遗留系统需要与新
暂停整个销售意味着存在一个对票务结账流程至关重要且可能导致连锁故障的依赖性，问题可能与PayPal支付处理工作流有关。Ticketmaster依赖PayPal作为其主要的全球支付处理平台。
「 傍晚时分，你坐在屋檐下，看着天慢慢地黑下去，心里寂寞而凄凉，感到自己的生命被剥夺了。当时我是个年轻人，但我害怕这样生活下去，衰老下去。在我看来，这是比死亡更可怕的事。--------王小波」
在任何有一定规模的企业内部，一旦推行起来整个SRE的运维模式，那么对于可观测性系统的建设将变得尤为重要，而在整个可观测性系统中，通常我们会分为如下三个方面:
在云中运行工作负载可以使组织访问无限的资源。这是一件好事，但前提是组织的IT团队需要采用良好的容量管理实践。云计算容量管理对于有效的IT策略至关重要。它为开发人员、IT团队和DevOps工程师提供了所需的见解，以确保其工作负载具有所需的资源。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/159939.html原文链接：https://javaforall.cn
基于实际的生产业务场景、系统环境，模拟海量的用户请求和数据对整个业务链进行压力测试，并持续调优的过程
在业务新上线，或者业务做活动，压测成为必不可少的一步。但是很多开发对如何做好服务压测并没有特别系统的了解，这篇文章的目的是为了解释清楚单机服务压测的目的、做法、误区，帮助大家更好地达成压测的目的
＂鹅厂网事＂由深圳市腾讯计算机系统有限公司技术工程事业群网络平台部运营，我们希望与业界各位志同道合的伙伴交流切磋最新的网络、服务器行业动态信息，同时分享腾讯在网络与服务器领域，规划、运营、研发、服务等层面的实战干货，期待与您的共同成长。 前言 又到一年春运时，在外忙碌了一整年的人们，为了实现春节回家全家团聚的愿望，“一票难求”的场面每年都在上演。尽管近年来由于航空、铁路、高速公路等各种交通方式的大力发展，交通运力在不断在提升，然而和社会需求相比运力仍然存在缺口，供需矛盾依然突出。如何在有限的交通运力情况下满
自从09年阿里开启了双十一活动，近几年各大电商平台的促销活动如火如荼。电商大促期间剧增的流量，对电商平台相关的软件系统也带来了更严峻的挑战。
DCIM代表"Data Center Infrastructure Management"，是一种用于管理数据中心基础设施的软件解决方案。DCIM软件帮助数据中心管理员监控、管理和优化数据中心的物理设备、能源使用、空间利用等方面的运营。它的主要目标是提供对数据中心基础设施的综合性视图和控制，以实现更高效的运营和资源利用。
在性能测试中有一种测试类型叫做基准测试。这篇文章，就聊聊关于基准测试的一些事儿。。。
Grafana的价值在于能够处理海量的时间序列数据，并提供丰富的可视化展示，让开发者和运维人员可以清晰地了解到系统的实时运行状态和历史数据。在DevOps中，Grafana主要应用在以下几个方面：
近期，IT解决方案用户交流平台IT Central Station根据真实用户的阅读量、订阅数、比较数、使用评价评估出了年度最受欢迎的IT基础架构监控解决方案列表，并进行了详细解析。
随着业务规模的不断扩大，面临着服务数量不断膨胀、线上环境日益复杂、服务依赖错综复杂等运维痛点，服务依赖自动梳理、拓扑自动生成、调用实时追踪、异常明细分析、调用来源追踪、实时容量规划、问题根因分析等基本的运维诉求及解决方案就尤其重要。
近日，诺基亚公布了他们5G发展路径的下一步，表示将于今年年底将4.9G技术推出并实现其商用。 据悉，诺基亚的4.9G技术包括AirScale Massive MIMO自适应天线系统，该系统可将电池的容
首先，P9必须具备精湛的编程能力和深厚的计算机基础。无论是基于JAVA、Python还是C++等编程语言，都需要在底层知识方面有非常扎实的掌握，同时还需要保持对新技术和新框架不断学习和研究。这样，在解决复杂问题、优化系统性能等方面才能游刃有余。
首先，稳定的大厦始于坚固的基础。一个可扩展的架构设计能让你的网站在用户激增时，像添砖加瓦一样，轻松增加服务器资源。微服务的思想也正是如此，它允许我们将不同的服务拆分，独立管理，这样一来，就算是流量洪峰，也只是小波浪而已。 总结一下：
原文地址： https://sendgrid.com/blog/capacity-planning-for-databases/
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