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知识路径： > 网络与信息安全知识 > 网络与信息安全知识 > 云计算 > 云计算基础知识 > 云关键技术 >
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相关知识点：10个
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为了支持规模巨大的云计算环境，需要成千上万台服务器来支撑。如何对数以万计的服务器进行稳定高效地运营管理，成为云服务被用户认可的关键因素之一。
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云的负载管理和监控是一种大规模集群的负载管理和监控技术。在单个结点粒度，它需要能够实时地监控集群中每个结点的负载状态，报告负载的异常和结点故障，对出现过载或故障的结点采取既定的预案。在集群整体粒度，通过对单个结点、单个子系统的信息进行汇总和计算，近乎实时地得到集群的整体负载和监控信息，为运维、调度和成本提供决策。
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与传统的集群负载管理和监控相比，云对负载管理和监控有新的要求：
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.新增了应用粒度，即以应用为粒度来汇总和计算该应用的负载和监控信息，并以应用为粒度进行负载管理。
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.监控信息的展示和查询现在要作为一项服务提供给用户，而不仅仅是少量的专业集群运维人员，这需要高性能的数据流分析处理平台的支持。
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云的主要商业运营模式是采取按量计费的收费方式，即便对于私有云，其运营企业或组织也可能有按不同成本中心进行成本核算的需求。为了精确的度量“用了多少”，就需要准确地、及时地计算云上的每一个应用服务使用了多少资源，这称为服务计量。
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服务计量是一个云的支撑子系统，它独立于具体的应用服务，像监控一样能够在后台自动地统计和计算每一个应用在一定时间点的资源使用情况。对于资源的衡量维度主要是：应用流量、外部请求响应次数、CPU时间、数据存储所占据的存储空间、内部服务API调用次数等。也可认为，任何应用使用或消耗的云的资源，只要可以被准确的量化，就可以作为一种维度来计量。
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在计量的基础上，选取若干合适的维度组合，制定相应的计费策略，就能够进行计费。计费子系统还产生可供审计和查询的计费数据。
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