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這是在運維工程師筆記本電腦上以圖形方式顯示的數據，這些數據是由工具采集并顯示的，這些工具有Cacti、Ganglia、Hyperic HQ、Zenoss、Munin，或其他你總能碰到的什么工具。采集這些系統資源數據絕對需要很高的分辨率，才能刻畫系統容量、實時進行錯誤排查、跨越不同集群對數據進行關聯。
 
多數工具采集所有基礎數據:CPU、網絡、磁盤(空間使用率和I/O使用率)、內存，等等。這些數據應被視為深刻理解基礎架構運行的基礎。我認為，關于服務器，如果你所知道的就只是這些測量數據的話，可以認為你就是個瞎子。一個多小小日時的時間里系統CPU的使用率達到12%，而應用程序的行為到底是怎么樣的，這個數字并不能告訴你多少東西一一而應用程序的行為才是要點。系統資源是如何實際使用的，應用和服務層面的測量數據會給出相關的信息。



如果不能用同樣的工具來采集這些數據的話，也要盡量用相近的工具，這會有很大的好處。有了這些數據，就可以回答下面的問題:

● 平均的Web請求的CPU時間(用戶態和系統態)是多少?

● 和純粹應用程序的執行時間比較起來，用于數據庫查詢的最慢的API調用花費時間的百分比是多少?

● 對文件系統緩存(而非程序內部的緩存)的依賴有多大?響應時間隨請求率的起伏變化，能說明有共享資源嗎？

● 用于Web頁面、AJAX、RSS、API方法的前端請求各占多少百分比?以文件大小來計，最大的頁面響應是多少？
 
● 響應時間隨響應大小按比例變化嗎?

● 最慢的數據庫查詢是什么?調用頻度是多少?
 
● 用得最多的數據庫查詢是什么?調用頻度是多少?

回答這些問題，能幫助你找出哪些網站建設優化值得做、排查問題時從哪里入手、什么樣的資源使用對你而言是“正常”的，從而可以在監控系統上設置合適的報警閾值。