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作者 | David Linthicum
转自 | InfoWorld
翻译 | 孔子东游
责编 | 阿秃
当企业遭遇云计算性能瓶颈时，一般人能想到的而且是最简单的办法，就是针对那些表现不佳的工作负载来增加可用的资源数量。
具体来说，即试图增加存储去提升I/O性能、通过增加更多的内核/CPU的方式去解决处理器绑定的工作负载，又或者是通过增加可用内存以避免虚拟存储I/O。
大多数云服务提供商通常也会建议这么做，好意不假，但也不要忘记增加工作负载的资源也会让他们挣到更多钱。
在某些情况下，这不仅仅意味着在性能不佳的负载上浪费金钱和资源，毕竟如今云性能工程也变得越来越精巧，还是可以从以下三个方面进行考虑：
首先，检查应用。云负载性能差通常会归咎于资源不足，但问题的核心其实是设计不良、编程不好、部署不到位的应用程序。简单的代码和设计改变很可能会解决被发现的绝大多数性能问题，这意味着不会增加云支出，毕竟这一切是在使用最小许可的云资源情况下发生的。
其次，检查云内网络时延。尽管假定云内的网络带宽将超过任何工作负载的需求，但事实并非总是如此。很多时候，当工作负载与数据源分离时，承载工作负载的主机实例和数据源之间的带宽就会造成性能问题，不论是云内还是跨云。
众所周知，检查云内带宽很困难，但也并非不可能。通常可以试着学会使用云服务商提供的云原生工具来检查问题，同时注意观察用户侧的带宽，此外要相信开放的互联网速度还是相当惊人的。
最后，检查数据库。和应用很像，不论数据库是否建立在云资源上，大多数的性能问题都是来自差劲的设计，而不是很慢的设计。用来提升数据库性能或优化数据库的手段很大程度上取决于数据库的设计本身，在这里强烈建议考虑索引利用率和缓存方案来增加对工作负载的响应。
以上只是提升云性能的三个小方法，当然还有很多其他方法等待挖掘。事实上，对于那些长期操作基于云系统的人来说，提升云性能可能是即将到来的工作岗位或者重要的工作内容。
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