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

的资源优化手段，使得页面加载 性能有较大提升，其中页面完全加载时间大致由 1300ms （TP50） 降到了 580ms （TP50），更多的性能指标数据见下图： 某 7 日性能趋势图 可以看到 Flutter Web 与现有 Web 项目性能指标数据差距已不大，可满足日常业务 要求。但加载性能数据仍有较大的优化空间，我们会持续对其进行探索。 5.3 滚动性能 针对滚动优化，我们通过修改 合并模板会影响会影响包大小，不过对于一些需要追求性能的页面，这点包大小的增 加是值得付出的。 为了更好地衡量解决方案对性能的提升程度，我们参考 Taro 官网的实验（实验内 容），对优化前后以及原生和 Taro 3.0 运行后的性能指标进行采集与比较。经过实 验，统计出各框架在初始化、加载数据、加载大量数据的操作耗时，如下表所示： 操作耗时 \ 框架 优化前 优化后 原生 Taro 3.0.17 初始化（首屏渲染时间） 897ms 维度使整个页面具备了动态能力。这种渐进式的迁移方案把容器迁移跟业务模块的迁 移分隔开，大大降低了页面容器化改造的风险。 5. 外卖容器化架构的衡量指标 5.1 容器化架构衡量指标的特点 质量和性能指标是衡量我们 App 开发质量和用户体验的重要依据，是我们一直都非 常关注的重点数据。在非容器化时代，我们大多数的指标都和 App 的使用环节紧密 相关，因为在非容器化时代，逻辑链路相对简单，例如我们打开一个新页面时，我们

Canal/CloudCanal • Maxwell • Debezium • Streamsets • mysql-binlog-connector-java • Flink CDC 性能指标 • 25w rps • 8GB 大事务 • 5s 延迟* 下一步 • 验证更多工具 • GTID • 多流业务系统 上游 Single Source of Truth 问题背景 备库的能力 • 支持 PolarDB-X 之间数据同步 • 支持 DDL 同步 • 支持事务复制、行级复制 已验证工具或系统 • MySQL/MariaDB • PolarDB-X 性能指标 • 1.5w rps • 1s 延迟* 下一步 • 多流 • GTID事务并行复制 • 更多源端完全兼容 MySQL 吗 03 History doesn't repeat itself

ü 域T主机T服务A2I级别指标 展示 ü 每秒请求数 ü 响应时间 ü 请求失败率(4NN/5NN/osH faADed ü 异常发生率 ü 43L性能指标 ü 拓扑s赖关系和性能指标 ü 调用链检索Q通过W务关键字） ü 慢调用查询 ü 失败调用查询Q4NNT5NN） ü 调用链详情展示 监控告警 全链路监控/eIcLIO核心jv 应用开发c员

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

调用链跟踪 ü 域Q主机Q服务A2I级别指标展示 ü 每秒请求数 ü 响应时间 ü 请求失败率(4LL/5LL/EHF faiBed ü 异常发生率 ü 43.性能指标 ü 拓扑m赖v系和性能指标 ü 调用链检索O通过U务v键字P ü 慢调用查询 ü 失败调用查询O4LLQ5LLP ü 调用链详情展示 监控告警 76 �����Mercury����

行监控，其主要监控两个指标：运营位数及每个运营位的配置总数。这样做可以带来以下几个好处： 1. 对接入的业务数及机器数进行统计。 2. 通过SDK的配置总数监控，防止数量超过最大限制。 同时，对于非SDK的其他性能指标，我们采用统一的监控平台– CAT  进行监控，其中包括：APPKIT中 心服务的调用QPS，机器的性能，网络流量等通用指标。 五、底层模型–灵活性设计 五、底层模型–灵活性设计 5.1 从一个例子切入 可见页面加载速度对于互联网产品的重要性。速度在Google、百度等搜索 引擎的PR评分中也占有一定的比例，会影响到网站的SEO排名。“天下武功，唯快不破”，套在性能上面 也非常适用。 性能指标 性能指标 性能优化是个系统性工程，涉及到后端、前端、移动端、系统网络及各种基础设施，每一块都需要做各自 的性能优化。当我们系统的分析性能问题时，可以通过以下指标来衡量： Web端：首屏时间、白屏时间、可交互时间、完全加载时间等。 每秒传输帧数）、端到端响应时间等。 Native相比于H5在交互体验方面有更多的优势，FPS是体现页面顺畅程度的一个重要指标，另外移动 端开发同学还需要关注App进程的CPU使用率、内存使用率等系统性能指标。端到端响应时间是衡量 一个API性能的关键指标，比纯后端响应时间更全面，它会受到DNS、网络带宽、网络链路、HTTP Payload等多个因素的影响。端到端响应时间是DNS解析时间、网络传输时间及后端响应时间的总

个服务进行注册，随后随机订阅 5 个服务池中的服务；共 10w 个客户端，10w 个服务，50w 服务实例，观察注册过程中的服务端性能指标及推送 SLA。 注册完成后放置，达到稳定状态后再观察服务端性能指标，整个过程持续 20min。 之后所有施压机关闭，观察集群注销的服务端性能指标。 2. 大规模服务注册达到稳定状态后，部分实例频繁发布 场景描述 再次运行上述测试场景，当注册服务达到稳定状态后，