11、云环境下的容量监控与分析全解析

云环境下的容量监控与分析全解析

1. 容量监控概述

在云环境中,容量监控至关重要。需要监控的指标包括队列长度、存储利用率、事务率、网络数据包率、应用响应时间以及带宽利用率等。容量监控收集的数据与性能监控所需数据有所不同,容量数据更为细化,通常以五分钟为粒度。这些原始数据会被输入到容量规划系统中,通过各种统计方法生成容量图表、热图和容量趋势。
环境的变化及其对监控的影响需要特别关注,因为基础架构的改变可能导致过去的数据失效,或者需要重新校准数据以进行有意义的分析。因此,必须仔细分析基础设施、监控工具或参数的变化对过去基线的影响。

容量监控和分析的一个重要价值在于,通过预测未来资源使用情况,并将实际业务增长与预测增长进行对比,所收集的信息可用于预测未来活动。这为企业提供了及时做出容量决策的依据,从而降低成本。

2. 利用率监控

利用率监控需要在云环境中部署工具集,收集特定应用和底层基础设施(包括操作系统)的数据。监控工具必须能够识别服务及其组件,以监控特定于服务的组件,这些组件包括:
- CPU
- 内存
- IOPS
- 磁盘存储
- 事务率
- 响应时间
- 命中率
- 并发用户数
- 网络流量

2.1 CPU需求

CPU需求考虑了虚拟机的CPU使用情况、CPU就绪时间和CPU等待时间,以得出虚拟机的CPU容量需求。

2.2 内存需求

内存需求考虑了虚拟机消耗的内存,包括内存膨胀、页面共享、内存交换以及虚拟化带来的内存开销,以得出虚拟机的内存容量需求。

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值