aix服务器内存利用率过高
社区干货
Katalyst Memory Advisor:用户态的 K8s 内存管理方案
节点上可能存在一些较少被使用但未被释放的内存,导致可以出让给离线作业使用的内存量较少,无法实现有效的超卖。针对上述问题,字节跳动将其在大规模在离线混部过程中积累的精细化的内存管理经验,总结成了一套用户态的 Kubernetes 内存管理方案 Memory Advisor,并在资源管理系统 Katalyst 中开源。本文将重点介绍 Kubernetes 和 Linux 内核原生的内存管理机制及其局限,以及 Katalyst 如何通过 Memory Advisor 在提升内存利用率的...
火山引擎 DataLeap 计算治理自动化解决方案实践和思考
**成本优化**:主要包括回收无效成本和最大化资源利用率两个方向。由于业务方常存在大量未被充分利用的资源,我们需要协助他们提升任务的运行效率和缩短产出时间。- **解决阻塞**:通过调整算力和内存等参数来... **CPU 利用率**:对于小任务,可减少物理核、增加虚拟核。对普通和大任务,需评估是否调整算力,进而确定调优方向。**内存利用率**:通常不宜将内存利用率设置过高以避免 OOM,首先按需分配资源,然后根据内存利用率调整...
Katalyst Memory Advisor:用户态的 K8s 内存管理方案
导致可以出让给离线作业使用的内存量较少,无法实现有效的超卖。针对上述问题,字节跳动将其在大规模在离线混部过程中积累的**精细化**的内存管理经验,总结成了一套**用户态**的 Kubernetes 内存管理方案 Memory Advisor,并在资源管理系统 Katalyst 中开源。本文将重点介绍 Kubernetes 和 Linux 内核原生的内存管理机制及其局限,以及 Katalyst 如何通过 Memory Advisor 在提升内存利用率的同时,保障业务的内存服务质量。# 原生...
使用火山引擎搭建幻兽帕鲁&雾锁王国游戏联机服务器常见问题指南
内存利用率过高,如果有利用率过高的情况,可以重启实例(参考回答:[如何正确重启联机游戏服务器?](https://developer.volcengine.com/questions/7332519599018508351))  
特惠活动
aix服务器内存利用率过高-优选内容
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CreateAddon
取值: Node:以节点(云服务器)方式部署。 VirtualNode:以虚拟节点(弹性容器实例)方式部署。 说明 若目标当前集群已安装了 vci-virtual-kubelet 组件,则此处默认值为 VirtualNode,否则默认值为 Node。请调用 ListAdd... 不会随着资源占用率的提升而自动扩容。 true:开启自动扩容。 VmAgent.InitShards Integer 否 1 vm-agent 初始(最小)分片数。 默认值:1 取值范围:[1, 20] 注意 安装完成 prometheus-agent 组件后不支持更新该参...
Katalyst Memory Advisor:用户态的 K8s 内存管理方案
导致可以出让给离线作业使用的内存量较少,无法实现有效的超卖。针对上述问题,字节跳动将其在大规模在离线混部过程中积累的**精细化**的内存管理经验,总结成了一套**用户态**的 Kubernetes 内存管理方案 Memory Advisor,并在资源管理系统 Katalyst 中开源。本文将重点介绍 Kubernetes 和 Linux 内核原生的内存管理机制及其局限,以及 Katalyst 如何通过 Memory Advisor 在提升内存利用率的同时,保障业务的内存服务质量。# 原生...
实例FAQ
实例数据问题 使用 free 或 /proc/meminfo 命令查看实例的总内存,为什么比实例规格定义的内存少一些? 如何迁移Linux系统盘中的数据? 如何把本地数据上传到云服务器ECS上? 使用问题 包年包月实例支持删除操作吗?... 请先开机再登录云服务器。 2 检查登录凭证 建立连接时,请确认您输入的登录凭证(用户名、密码、密钥)与创建云服务器时设置的凭证一致。 3 检查云服务器负载是否过高 云服务器的带宽和CPU利用率过高可能会导致云服务...
使用火山引擎搭建幻兽帕鲁&雾锁王国游戏联机服务器常见问题指南
内存利用率过高,如果有利用率过高的情况,可以重启实例(参考回答:[如何正确重启联机游戏服务器?](https://developer.volcengine.com/questions/7332519599018508351))  )  2. 查看【...
大规模混合部署项目在字节跳动的落地实践
总计包括约几十万台服务器资源;从应用规模上来说,TCE 上部署的服务数量也超过了 4w 个,对应的 Deployment 和 Pod 总量则分别超过了 30 万和 300 万个。随着业务的不断发展,集群规模还在处于不断增长的过程中。如此庞大的集群规模带来的问题就是资源成本的不断攀升,所以对于管理资源的架构团队而言,需要回答的一个 **核心问题就是如何才能尽可能的提高集群整体资源利用率** 。为这个目标,我们对业务的流量特性进行了分析。首先...
