对您的应用进行负载测试并识别瓶颈
负载测试对于评估应用程序的弹性以及提供扩展和优化指导非常重要。 Datadog Orchestration 允许您记录负载测试期间的详细资源使用情况并查明瓶颈。例如，如果特定的数据库查询占用了大部分处理时间，则优化该查询可以提高应用程序的整体性能。
异常检测可用于检测异常的资源使用模式并向管理员发送警报。例如，如果通常需要不到一秒钟的请求花费的时间超过五秒钟，Orchestration 可以检测到异常并向 Slack 或 PagerDuty 发送通知。这使得您可以在问题变得严重之前采取行动。设置自动警报时，微调阈值并减少误报非常重要。
应用程序内存和 CPU 使用率的详细分析
应用程序行为异常的许多原因是内存泄漏或 CPU 使用率过高。 Datadog Orchestration 可以实时记录每个进程的资源利用率，并在出现任何异常峰值时通知您。例如，如果某个特定的请求过程消耗了异常大量的内存，那么优化该功能可以提高性能。
根据监测数据制定优化策略
使用监控数据，您可以为您的应用程序制定 澳洲华人数据 最佳配置。例如，如果对 API 端点的请求突然增加，您可以设置自动扩展以防止过载。此外，分析长期数据可以帮助您发现可以改善系统性能的趋势。这可以优化资源并降低运营成本。
如何在集群级别收集和可视化数据
集群级别的数据收集和可视化是操作大型分布式系统的重要组成部分。 Datadog Orchestration 允许您从整个 Kubernetes 集群收集指标并在集中位置对其进行可视化。特别是在大规模微服务环境中，了解整个集群的资源使用情况非常重要，而不仅仅是监控单个容器或服务。
什么是集群级监控？
集群级监控是监控整个集群（而不仅仅是单个服务器或容器）的资源使用情况和性能的实践。 Datadog Orchestration 提供整个集群的 CPU 和内存利用率、网络流量、存储使用情况等的实时可见性。这使得我们不仅可以掌握单个服务的健康状况，还可以掌握整个系统的健康状况，并做出最佳的资源分配。
数据收集如何与 Datadog Orchestration 配合使用
Datadog Orchestration 利用 Kubernetes API 和代理来收集每个节点和 pod 的详细指标。这使您可以准确了解整个系统的资源利用率并检测异常行为。具体来说，它通过识别集中负载的节点并适当分配负载来帮助确保系统稳定运行。