P.T2021-07-20如果获得了cpu利用率，怎么指导在全链路上的容量缩阔呢？cpu利用率和容量也不一定是线性的吧。作者回复: 我们会按照线性计算+少量的buffer先扩容，然后通过单链路压测或全链路压测验证扩容的有效性。如果是紧急扩容可以稍微多扩一些，非紧急的则可以保守一些。
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佐2023-08-16 来自上海IO密集型的系统 除了cpu还有哪些指教作为系统容量指标作者回复: 你好，I/O密集型的服务系统，一般对CPU的消耗不大（大部分任务都在等I/O而不是在计算），容量指标的选取主要针对I/O密集操作的对象，比如磁盘I/O密集，那么磁盘的相关指标（磁盘读写性能IOPS、吞吐量、响应时间等）就应该作为容量指标。
于加硕2022-11-21 来自上海实际的使用过程中，应用的模型R平方在9.0以上，预测的会非常准确。小于这个值的，残差肉眼可见的偏大。 应用变更后需要等待一个周期(24h，15h)才能对其建立新模型，变更后到新模型创建期间，容量预测是不准确的，这大概是所有采用回归分析思路的容量预测都存在问题吧。作者回复: 同意，变更后的等待周期与企业的业务特点有关系，一般经历过一个典型业务期（如业务高峰期）就可以重新采样建模了，建模未完成时，不建议用老模型进行新的预测工作。
- 于加硕2022-07-11解答了上一篇的一些疑问，关于寻找特征值我们的实践经验是找到所有的QPS来源，将其相加。 全链路压测与AI容量预测对比容量预测结果的前提是全链路压测的所有接口要符合日常请求的比例，这个就解答了我们的问题，在全链路压测中，经常采用场景压测的形式，这样得到的结果与容量预测就差别很大了。
作者回复: 说得对，其实全链路压测的模型也是需要定期校准的，涉及的业务场景中各请求链路的接口调用比例应保持更新，做到这一点通常并不困难，方法在文中也已提到，与“快照”对比即可。
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