11、云环境下的容量监控与分析

云环境下的容量监控与分析

1. 容量监控概述

容量监控涉及多个关键指标,包括队列长度、存储利用率、事务率、网络数据包率、应用响应时间和带宽利用率等。与性能监控所需的数据不同,容量数据更为细化,通常以五分钟为间隔收集。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。

在监控过程中,必须关注环境变化及其对监控的影响。因为基础架构的变更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。所以,对基础架构、监控工具或参数的更改需要仔细分析,以评估其对过去基线的影响。

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以及对比实际业务增长与预测增长,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,以下是一些需要监控的组件:
- 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需求综合考虑了虚拟机的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,从而得出虚拟机的内存容量需求。

容量管理工具可以从多个来

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样统计,通过模拟系统元件的故障修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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