课程简介和课程准备工作  课程目标 7 存储优化  诊断存储访问问题  了解存储协议、VMware vSphere® VMFS 配置、负载平衡和队列 如何影响性能  监控关键的存储性能指标  使用 vMA 管理虚拟存储  对影响存储性能的常见问题进行故障排除 2 VMware 管理资源  配置 vMA  了解 esxcli 和 vicfg 命令  配置 ESXi 性能的功能特性  监控关键的 CPU 性能指标  对影响 CPU 性能的常见问题进行故障排除 3 虚拟化环境中的性能问题  了解 vSphere 性能问题的故障排除方法  了解软件和硬件虚拟化技术及其对性能的影响  使用 vSphere 性能监控工具 9 内存优化  了解内存回收技术和内存过量分配  监控关键的内存性能指标  对影响内存性能的常见问题进行故障排除 对虚拟机的启动故障进行故障排除  对 vSphere 集群问题进行故障排除 5 网络优化  了解网络适配器的性能特点  了解 vSphere 网络的性能特点  监控关键的网络性能指标  使用 vMA 管理虚拟网络配置  对影响网络性能的常见问题进行故障排除 11 主机和管理可扩展性  了解 vCenter 链接模式如何管理多个 vCenter Server 清单

基于容器化和微服务化的监 控场景 • 应用规模巨大 • 服务之间依赖呈现为网状 • 除了日志、性能指标，需要 基于请求的依赖追踪监控 基于虚拟化的监控场景 • 应用规模大 • 服务之间依赖呈现为线型 • 日志、性能指标需要集中化 存储 基于主机的监控场景 • 应用规模较小 • 服务之间没有互相依赖 • 日志、性能指标都在单个主 机问题一：什么是用户想要的监控 什么是用户想要的监控？分布式监控的三个维度

04 数据建模 4 机器学习的一般步骤 5 机器学习的一般步骤 数据搜集 数据清洗 特征工程 数据建模 6 机器学习的一般步骤 数据搜集 数据清洗 特征工程 数据建模 • 基于性能指标比较几种机 器学习模型 • 对最佳模型执行超参数调 整 • 在测试集上评估最佳模型 • 解释模型结果 • 得出结论 • 数据清理和格式化 • 探索性数据分析(EDA) • 特征工程 不考虑时间因素，通常打乱数据 3.特征工程 23 4.数据建模 01 机器学习项目流程概述 02 数据清洗 03 特征工程 04 数据建模 24 数据建模 • 基于性能指标比较几种机器学习模型 • 对最佳模型执行超参数调整 • 在测试集上评估最佳模型 • 解释模型结果 • 得出结论 25 参考文献 1. https://github.com/WillK

reserved. 混合云全栈可观测架构 〔分布式〕 流量分析 解析 聚合 关联 压缩 零侵入的流量采集与分析 发送 零侵入的云原生应用可观测性 Flow 数据节点 云原生，水平扩展 监控数据 性能指标 调用日志 网络链路 由业务代码驱动的可观测性数据、云API数据 调用关系 知识图谱 链路追踪 黄金指标 关联 应用链路（Tracing） 应用日志（Logging） 应用链路 TraceID reserved. 混合云全栈可观测架构 〔分布式〕 流量分析 解析 聚合 关联 压缩 零侵入的流量采集与分析 发送 零侵入的云原生应用可观测性 Flow 数据节点 云原生，水平扩展 监控数据 性能指标 调用日志 网络链路 由业务代码驱动的可观测性数据、云API数据 调用关系 知识图谱 链路追踪 黄金指标 关联 应用链路（Tracing） 应用日志（Logging） 应用链路 TraceID

(运维打通) • 装机模板、OS版本、内核版本多；内核补丁、参数不同；其他如网卡中断打散 • 稳定性要求高 • 性能、宕机、夯机、抖动系统架构 • 基础监控 • 秒级、分钟级监控 • 内核性能指标采集 • 监控大盘 • 在线率 • 宕机率 • 抖动率 • 基线系统 • 基础环境一致性故障自愈 (1-5-10) • 监控、故障发现 (1-5) • 本地检测 (walle, NPD)

DeepFlow：零侵扰的云原生应用可观测性平台 数据分析 解析 聚合 关联 压缩 零侵扰的采集与分析 发送 零侵扰的云原生应用可观测性 Flow 数据节点 云原生，水平扩展 监控数据 性能指标 调用日志 网络链路 由业务代码驱动的可观测性数据、云API数据 调用关系 知识图谱 链路追踪 黄金指标 关联 应用链路（Tracing） 应用日志（Logging） 应用链路 TraceID

Push消息慢 海外消息慢 收发图片慢 建连时长 建连成功率 链路稳定性 链路一致性 RPC错误率 Push实时性 海外RTT 数据效率 快 速 稳 定 高 效 移动客户痛点 性能指标 线下支付 大促 国际支付咻一咻与敬业福咻一咻的挑战 亿级用户快速进入 亿级用户同时点击 剩余红包实时显示无线移动网络优化 § 统一通道：主长连接 + 短连接 § 统一协议：MTLS+MMTP

Pod、节点、命名空间和服务汇总 了 Amazon Elastic Container Service for Kubernetes (EKS) 和 Kubernetes 集群 的性能和运行状况。 收集日志 和性能指标 监控, 排查以及 设置告警 采取措施 分析 Amazon CloudWatch © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates

芯能够适配各种操作系统、虚拟机、容器数据库、中间件等，同时 还能够支撑虚拟化和云原生应用形态。性能调优方面，一云多芯可 以对不同芯片进行调优适配，提升平台整体性能。通过虚拟化产品 性能调优、内核调优和部署架构优化，将性能指标差异控制在有效 区间，从而释放极致算力。 流程层面，平台工程以产品化、自助式的开发者平台，满足多 场景下应用研发需求。平台工程是一种自助式内部开发者平台的技 云计算白皮书（2023 年）

是一个将大量对象部署到集群的工具程序，它可创建用户定义的集群对象。构建、配置并 运行 Cluster Loader 以测量处于各种集群状态的 OpenShift Container Platform 部署的性能指标。 12.2. 安装 CLUSTER LOADER Cluster Loader 包含在 atomic-openshift-tests 软件包中。要安装它，请运行： 安装后，测试可执行文件 extended