监控方案和工具_分类
2025-07-17 16:54:36 0 举报AI智能生成
监控方案和工具_分类详细论述了针对不同应用场景和需求的监控策略及选用工具的指导原则。本文件核心内容涉及对企业网络、服务器、应用程序及服务等级协议（SLA）进行性能监控的方案。它列出了适合各个监控级别的工具，并且根据系统复杂性、监控对象的重要性以及数据敏感性等因素进行了分类。 该文档旨在帮助企业构建一个多层次、高效的监控体系，同时提供了一系列领先市场工具的比较分析，如Nagios、Zabbix、PRTG以及云服务监控解决方案（如Amazon CloudWatch）。文档还讨论了监控数据的存储、报告以及警报机制的设置，并提供了最佳实践和推荐配置。 为满足企业级需求，文件类型为了一份全面的参考指南，详细地描述了每一个类别推荐监控工具的优缺点、适用场景、及其安装和维护要点，旨在为企业决策者提供清晰的选项，确保他们能够根据自身业务需求选择合适的监控方案。
作者其他创作
大纲/内容
分类
基于开源技术栈的解决方案
Prometheus + Grafana：
特点： 这是云原生时代最流行的监控组合之一。Prometheus 专注于时间序列数据（Metrics）的采集、存储和查询，尤其擅长处理动态变化的微服务环境。Grafana 则是一个强大的数据可视化工具，可以从 Prometheus、Elasticsearch、Loki 等多种数据源中提取数据并创建美观的仪表盘和告警。
优势： 社区活跃，生态系统丰富，与 Kubernetes 等云原生技术无缝集成，成本效益高。
适用场景： 微服务、Kubernetes 集群、服务器、网络设备等各项指标监控。
优势： 社区活跃，生态系统丰富，与 Kubernetes 等云原生技术无缝集成，成本效益高。
适用场景： 微服务、Kubernetes 集群、服务器、网络设备等各项指标监控。
ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
/ OpenSearch + OpenSearch Dashboard：
/ OpenSearch + OpenSearch Dashboard：
特点： ELK Stack 主要用于日志的收集、处理、存储、搜索和可视化。Logstash 负责数据采集和预处理，Elasticsearch 负责数据存储和全文搜索，Kibana 负责数据可视化和分析。OpenSearch 是 Elasticsearch 和 Kibana 的一个开源分支，提供了类似的功能。
优势： 强大的日志分析能力，支持全文搜索，灵活的查询语言，可扩展性强。
适用场景： 日志管理、安全信息和事件管理 (SIEM)、业务数据分析、APM (通过 Elastic APM)。
优势： 强大的日志分析能力，支持全文搜索，灵活的查询语言，可扩展性强。
适用场景： 日志管理、安全信息和事件管理 (SIEM)、业务数据分析、APM (通过 Elastic APM)。
Zabbix：
特点： 一个非常成熟的企业级开源监控解决方案，功能全面，涵盖了服务器、网络设备、数据库、应用程序等几乎所有 IT 基础设施的监控。它提供了强大的告警机制、可视化界面和自动化功能。
优势： 功能强大且全面，免费，社区支持广泛，可监控对象类型多。
适用场景： 传统 IT 基础设施监控、混合云环境、需要统一监控平台的企业。
优势： 功能强大且全面，免费，社区支持广泛，可监控对象类型多。
适用场景： 传统 IT 基础设施监控、混合云环境、需要统一监控平台的企业。
Nagios (及其衍生产品如 Icinga)：
特点： 历史悠久的开源监控工具，以其强大的插件架构而闻名，可以监控几乎任何网络设备和服务。
优势： 稳定可靠，插件丰富，灵活。
适用场景： 传统服务器和网络设备的状态、可用性监控。
优势： 稳定可靠，插件丰富，灵活。
适用场景： 传统服务器和网络设备的状态、可用性监控。
Loki + Promtail + Grafana：
特点： Grafana Labs 推出的日志聚合系统，与 Prometheus 的设计理念相似，专注于日志的索引和查询。Promtail 是其日志收集代理。
优势： 轻量级，成本效益高，与 Grafana 紧密集成，适合云原生环境。
适用场景： Kubernetes 环境下的日志聚合和查询，尤其适合需要与指标监控结合的场景。
优势： 轻量级，成本效益高，与 Grafana 紧密集成，适合云原生环境。
适用场景： Kubernetes 环境下的日志聚合和查询，尤其适合需要与指标监控结合的场景。
商业化一体化监控平台
Splunk：
特点： 一个功能强大的数据平台，不仅仅是监控工具。它能够收集、索引和分析机器生成的所有数据（日志、指标、事件等），并提供强大的搜索、报告和可视化功能。在安全信息和事件管理 (SIEM) 领域尤为突出。
优势： 数据处理能力强，功能全面，可扩展性高，在安全和合规性方面有独特优势。
适用场景： 大型企业数据分析、安全监控、IT 运营智能、合规性审计。
优势： 数据处理能力强，功能全面，可扩展性高，在安全和合规性方面有独特优势。
适用场景： 大型企业数据分析、安全监控、IT 运营智能、合规性审计。
Dynatrace：
特点： 业界领先的 AI 驱动的全栈可观测性平台。它提供自动化的 APM（应用性能监控）、基础设施监控、日志管理、真实用户监控 (RUM)、合成监控和业务智能等功能。其 OneAgent 技术能自动发现和映射整个 IT 环境。
优势： 自动化程度高，AI 驱动的根本原因分析，用户体验优秀，功能全面。
适用场景： 对应用性能和用户体验要求高的企业、复杂的微服务架构、DevOps 团队。
优势： 自动化程度高，AI 驱动的根本原因分析，用户体验优秀，功能全面。
适用场景： 对应用性能和用户体验要求高的企业、复杂的微服务架构、DevOps 团队。
Datadog：
特点： 一个 SaaS 化的监控和安全平台，提供基础设施监控、APM、日志管理、网络监控、安全监控、真实用户监控等多种功能。以其易用性、丰富的集成和强大的可视化能力受到青睐。
优势： SaaS 模式部署维护简单，集成生态丰富，UI/UX 优秀，功能持续更新。
适用场景： 云原生环境、混合云、DevOps 团队，需要快速部署和全面可视化的企业。
优势： SaaS 模式部署维护简单，集成生态丰富，UI/UX 优秀，功能持续更新。
适用场景： 云原生环境、混合云、DevOps 团队，需要快速部署和全面可视化的企业。
New Relic：
特点： 另一个知名的 SaaS 化的可观测性平台，专注于 APM。它提供端到端的应用性能监控、基础设施监控、日志管理、真实用户监控、合成监控和错误跟踪等功能。
优势： APM 功能强大，数据深度分析能力强，支持多种语言和框架。
适用场景： 软件开发团队、需要深入理解应用性能瓶颈的企业。
优势： APM 功能强大，数据深度分析能力强，支持多种语言和框架。
适用场景： 软件开发团队、需要深入理解应用性能瓶颈的企业。
AppDynamics (Cisco)：
特点： 专注于 APM，提供对复杂分布式应用环境的深入洞察。它能够自动发现应用拓扑、监控业务事务、诊断性能问题并提供业务影响分析。
优势： APM 领域的领导者，对业务事务的理解深入，故障诊断能力强。
适用场景： 大型企业、关键业务应用、金融行业等对应用性能和稳定性要求极高的场景。
优势： APM 领域的领导者，对业务事务的理解深入，故障诊断能力强。
适用场景： 大型企业、关键业务应用、金融行业等对应用性能和稳定性要求极高的场景。
云服务商提供的监控服务
AWS CloudWatch / AWS X-Ray：
特点： CloudWatch 负责收集和跟踪指标、收集和监控日志文件，并对这些数据发出告警。X-Ray 则提供分布式跟踪，帮助分析和调试生产环境中的分布式应用程序。
优势： 与 AWS 服务无缝集成，无需额外部署，成本可控。
适用场景： AWS 云上的所有应用和基础设施。
优势： 与 AWS 服务无缝集成，无需额外部署，成本可控。
适用场景： AWS 云上的所有应用和基础设施。
Azure Monitor / Azure Application Insights：
特点： Azure Monitor 收集、分析和处理来自 Azure 环境和本地环境的遥测数据。Application Insights 作为 Azure Monitor 的一部分，专注于 APM。
优势： 与 Azure 服务紧密结合，统一的监控平台。
适用场景： Azure 云上的所有应用和基础设施。
优势： 与 Azure 服务紧密结合，统一的监控平台。
适用场景： Azure 云上的所有应用和基础设施。
Google Cloud Operations (原 Stackdriver)：
特点： 包括监控 (Monitoring)、日志 (Logging)、跟踪 (Trace)、错误报告 (Error Reporting) 和调试 (Debugging) 等功能。
优势： 与 Google Cloud 服务高度集成，提供统一的运维视图。
适用场景： Google Cloud 上的所有应用和基础设施。
优势： 与 Google Cloud 服务高度集成，提供统一的运维视图。
适用场景： Google Cloud 上的所有应用和基础设施。
监控目标分类
基础设施监控 (Infrastructure Monitoring)
Prometheus + Grafana： 尤其擅长收集和可视化各类基础设施指标，如 CPU、内存、磁盘、网络 I/O 等。与 Node Exporter、cAdvisor 等结合，是 Kubernetes 和容器基础设施监控的理想选择。
Zabbix： 传统且强大的企业级基础设施监控工具，支持 SNMP、Agent 等多种方式，可监控服务器、网络设备、数据库、虚拟机等。
Nagios (及 Icinga)： 历史悠久的开源工具，擅长监控基础设施的状态和可用性，通过插件可扩展监控几乎所有网络设备和服务。
Datadog： 提供强大的基础设施监控能力，通过其 Agent 收集主机、容器、云服务等各项指标，并提供丰富的可视化。
Dynatrace： 其 OneAgent 能够自动发现和监控基础设施层面的所有组件，包括服务器、虚拟机、容器等。
New Relic： 提供 Infrastructure Monitoring 功能，用于监控主机、容器、云服务等的基础设施性能。
AWS CloudWatch： AWS 云服务的基础设施监控，收集 EC2、RDS 等各种 AWS 资源的指标和日志。
Azure Monitor： Azure 云服务的基础设施监控，收集虚拟机、存储账户、数据库等 Azure 资源的指标和日志。
Google Cloud Operations (Monitoring)： Google Cloud 资源的基础设施监控。
Zabbix： 传统且强大的企业级基础设施监控工具，支持 SNMP、Agent 等多种方式，可监控服务器、网络设备、数据库、虚拟机等。
Nagios (及 Icinga)： 历史悠久的开源工具，擅长监控基础设施的状态和可用性，通过插件可扩展监控几乎所有网络设备和服务。
Datadog： 提供强大的基础设施监控能力，通过其 Agent 收集主机、容器、云服务等各项指标，并提供丰富的可视化。
Dynatrace： 其 OneAgent 能够自动发现和监控基础设施层面的所有组件，包括服务器、虚拟机、容器等。
New Relic： 提供 Infrastructure Monitoring 功能，用于监控主机、容器、云服务等的基础设施性能。
AWS CloudWatch： AWS 云服务的基础设施监控，收集 EC2、RDS 等各种 AWS 资源的指标和日志。
Azure Monitor： Azure 云服务的基础设施监控，收集虚拟机、存储账户、数据库等 Azure 资源的指标和日志。
Google Cloud Operations (Monitoring)： Google Cloud 资源的基础设施监控。
应用性能监控 (Application Performance Monitoring - APM)
Dynatrace： 业界领先的 APM 解决方案，AI 驱动的自动化 APM 功能，能自动发现应用拓扑、跟踪分布式事务、分析代码执行。
Datadog： 提供全面的 APM 功能，包括分布式追踪、服务地图、代码级别性能分析等。
New Relic： 经典的 APM 工具，提供深度的应用性能分析、事务跟踪、错误分析等。
AppDynamics (Cisco)： 专注于 APM，对业务事务的理解深入，能够自动发现应用拓扑并诊断性能瓶颈。
Elastic APM (ELK Stack 的一部分)： 基于 Elasticsearch 的 APM 解决方案，可用于追踪应用程序请求、错误和性能指标。
AWS X-Ray： AWS 云服务中的分布式追踪工具，用于分析和调试分布式应用程序。
Azure Application Insights： Azure Monitor 的一部分，专注于应用程序性能管理，提供应用性能、可用性和使用情况的监控。
Google Cloud Operations (Trace)： Google Cloud 中的分布式追踪服务。
Zipkin / Jaeger： 开源的分布式追踪系统，用于微服务架构中的请求链路追踪和性能分析
Datadog： 提供全面的 APM 功能，包括分布式追踪、服务地图、代码级别性能分析等。
New Relic： 经典的 APM 工具，提供深度的应用性能分析、事务跟踪、错误分析等。
AppDynamics (Cisco)： 专注于 APM，对业务事务的理解深入，能够自动发现应用拓扑并诊断性能瓶颈。
Elastic APM (ELK Stack 的一部分)： 基于 Elasticsearch 的 APM 解决方案，可用于追踪应用程序请求、错误和性能指标。
AWS X-Ray： AWS 云服务中的分布式追踪工具，用于分析和调试分布式应用程序。
Azure Application Insights： Azure Monitor 的一部分，专注于应用程序性能管理，提供应用性能、可用性和使用情况的监控。
Google Cloud Operations (Trace)： Google Cloud 中的分布式追踪服务。
Zipkin / Jaeger： 开源的分布式追踪系统，用于微服务架构中的请求链路追踪和性能分析
日志管理与分析 (Log Management & Analysis)
ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)： 经典的日志管理解决方案，Logstash 收集和处理日志，Elasticsearch 存储和搜索，Kibana 可视化。
OpenSearch + OpenSearch Dashboard： ELK Stack 的开源分支，提供类似的日志管理和分析能力。
Splunk： 强大的商业日志管理和机器数据分析平台，不仅限于日志，但日志是其核心功能之一。
Loki + Promtail + Grafana： 轻量级的日志聚合系统，与 Prometheus 理念相似，尤其适合 Kubernetes 环境下的日志收集和查询。
Datadog： 提供日志管理功能，可收集、解析、存储和分析来自各种来源的日志。
Dynatrace： 提供日志管理功能，能自动关联日志与 APM 数据，加速故障排除。
New Relic： 提供 Log Management 功能，将日志数据与其他可观测性数据关联起来。
AWS CloudWatch Logs： AWS 云服务中的日志管理服务，用于收集、监控和存储来自各种 AWS 服务的日志。
Azure Monitor Logs： Azure 云服务中的日志管理服务，用于收集和分析来自 Azure 资源的日志。
Google Cloud Operations (Logging)： Google Cloud 中的日志管理服务。
OpenSearch + OpenSearch Dashboard： ELK Stack 的开源分支，提供类似的日志管理和分析能力。
Splunk： 强大的商业日志管理和机器数据分析平台，不仅限于日志，但日志是其核心功能之一。
Loki + Promtail + Grafana： 轻量级的日志聚合系统，与 Prometheus 理念相似，尤其适合 Kubernetes 环境下的日志收集和查询。
Datadog： 提供日志管理功能，可收集、解析、存储和分析来自各种来源的日志。
Dynatrace： 提供日志管理功能，能自动关联日志与 APM 数据，加速故障排除。
New Relic： 提供 Log Management 功能，将日志数据与其他可观测性数据关联起来。
AWS CloudWatch Logs： AWS 云服务中的日志管理服务，用于收集、监控和存储来自各种 AWS 服务的日志。
Azure Monitor Logs： Azure 云服务中的日志管理服务，用于收集和分析来自 Azure 资源的日志。
Google Cloud Operations (Logging)： Google Cloud 中的日志管理服务。
网络监控 (Network Monitoring)
Zabbix： 具有强大的网络设备监控能力，支持 SNMP 等协议。
Nagios (及 Icinga)： 擅长通过各种协议监控网络设备和服务的可用性。
Datadog： 提供网络性能监控 (NPM) 功能，帮助分析网络流量和连接性。
Splunk： 可以摄取网络设备生成的日志和流量数据进行分析。
PRTG Network Monitor： 专门的网络监控工具，功能全面。
SolarWinds Network Performance Monitor (NPM)： 商业网络监控领域的领导者之一。
Nagios (及 Icinga)： 擅长通过各种协议监控网络设备和服务的可用性。
Datadog： 提供网络性能监控 (NPM) 功能，帮助分析网络流量和连接性。
Splunk： 可以摄取网络设备生成的日志和流量数据进行分析。
PRTG Network Monitor： 专门的网络监控工具，功能全面。
SolarWinds Network Performance Monitor (NPM)： 商业网络监控领域的领导者之一。
用户体验监控 (User Experience Monitoring - UEM)
/ 真实用户监控 (Real User Monitoring - RUM)
/ 合成监控 (Synthetic Monitoring)
/ 真实用户监控 (Real User Monitoring - RUM)
/ 合成监控 (Synthetic Monitoring)
Dynatrace： 提供 Real User Monitoring (RUM) 和 Synthetic Monitoring，全面监控用户体验。
Datadog： 提供 RUM 和 Synthetic Monitoring，帮助了解用户实际体验和主动发现问题。
New Relic： 提供 Browser (RUM) 和 Synthetics (合成监控) 功能。
Splunk (通过 Splunk Synthetic Monitoring)： 提供合成监控服务。
Google Analytics (严格来说不是监控工具，但提供用户行为数据)： 主要用于网站分析，但其数据可以间接反映用户体验。
Datadog： 提供 RUM 和 Synthetic Monitoring，帮助了解用户实际体验和主动发现问题。
New Relic： 提供 Browser (RUM) 和 Synthetics (合成监控) 功能。
Splunk (通过 Splunk Synthetic Monitoring)： 提供合成监控服务。
Google Analytics (严格来说不是监控工具，但提供用户行为数据)： 主要用于网站分析，但其数据可以间接反映用户体验。
全栈可观测性 / 统一平台 (Full-Stack Observability / Unified Platform)
Dynatrace： 强力的全栈可观测性平台，AI 驱动，自动化程度高。
Datadog： SaaS 化的统一监控和安全平台，提供丰富的集成和全面的可观测性功能。
New Relic： 同样定位为可观测性平台，整合 APM、基础设施、日志、RUM 等。
Splunk： 虽然以日志起家，但其能力已扩展到涵盖指标、追踪、安全等多个领域，可视为一个大数据分析和运维智能平台。
ELK Stack / OpenSearch： 尽管主要用于日志，但通过集成 Metricbeat、APM Server 等，也可以构建相对完整的可观测性方案。
Datadog： SaaS 化的统一监控和安全平台，提供丰富的集成和全面的可观测性功能。
New Relic： 同样定位为可观测性平台，整合 APM、基础设施、日志、RUM 等。
Splunk： 虽然以日志起家，但其能力已扩展到涵盖指标、追踪、安全等多个领域，可视为一个大数据分析和运维智能平台。
ELK Stack / OpenSearch： 尽管主要用于日志，但通过集成 Metricbeat、APM Server 等，也可以构建相对完整的可观测性方案。
成本预算分类
第一梯队：最低成本（主要依赖人力投入）
Prometheus + Grafana (自建)
特点： 软件完全免费。主要成本在于您自己购买或租用云服务器来运行它们，以及团队配置、维护、扩展和故障排除的时间。对于指标监控，它的资源消耗相对高效。
成本驱动： 服务器资源、工程师人力。
适用： 中小型团队、Kubernetes 原生环境、对成本敏感且有较强运维能力的团队。
成本驱动： 服务器资源、工程师人力。
适用： 中小型团队、Kubernetes 原生环境、对成本敏感且有较强运维能力的团队。
Loki + Promtail + Grafana (自建)
特点： 软件免费。与 Prometheus 类似，但专注于日志。Loki 的设计使其存储成本相对较低（不为日志内容建立索引）。
成本驱动： 服务器资源、工程师人力、日志存储（但相对较低）。
适用： Kubernetes 日志管理、需要轻量级日志解决方案的团队。
成本驱动： 服务器资源、工程师人力、日志存储（但相对较低）。
适用： Kubernetes 日志管理、需要轻量级日志解决方案的团队。
Zabbix (自建)
特点： 功能全面的开源监控方案，软件免费。但其部署和维护相对复杂，尤其是在大规模环境下。
成本驱动： 服务器资源、工程师人力（可能比 Prometheus 更高，因其复杂性）。
适用： 传统 IT 基础设施、对功能全面性有要求且有专业运维团队的企业。
成本驱动： 服务器资源、工程师人力（可能比 Prometheus 更高，因其复杂性）。
适用： 传统 IT 基础设施、对功能全面性有要求且有专业运维团队的企业。
Nagios / Icinga (自建)
特点： 老牌开源工具，软件免费。主要用于状态和可用性监控，功能相对简单。
成本驱动： 服务器资源、工程师人力。
适用： 传统服务器和网络设备监控、对功能要求不高的场景
成本驱动： 服务器资源、工程师人力。
适用： 传统服务器和网络设备监控、对功能要求不高的场景
第二梯队：中等成本（云原生或部分开源组合）
AWS CloudWatch / Azure Monitor / Google Cloud Operations (云原生)
特点： 作为云服务商的原生监控，无需额外软件许可费。费用按指标数量、日志摄入量、API 调用次数、X-Ray 追踪数量等计费，即用即付。对于已经在使用对应云服务的用户，集成成本极低。
成本驱动： 数据摄入量、数据存储量、功能使用量（如告警、Lambda 调用等）。
适用： 主要基础设施和应用部署在特定云平台上的用户，希望与云服务无缝集成
成本驱动： 数据摄入量、数据存储量、功能使用量（如告警、Lambda 调用等）。
适用： 主要基础设施和应用部署在特定云平台上的用户，希望与云服务无缝集成
ELK Stack / OpenSearch (自建，但规模较大或复杂)
特点： 软件免费。但 Elasticsearch 对资源（尤其内存和存储）要求较高，在处理大量日志时，集群的规划、部署、维护和扩展需要投入大量资源和专业知识。
成本驱动： 大量服务器资源、高性能存储、资深工程师人力。
适用： 大规模日志管理、需要强大搜索和分析能力的团队，但需要投入大量运维资源。
成本驱动： 大量服务器资源、高性能存储、资深工程师人力。
适用： 大规模日志管理、需要强大搜索和分析能力的团队，但需要投入大量运维资源。
第三梯队：中高成本（商业 SaaS 平台，按用量计费）
Datadog
特点： 功能全面，集成度高，UI/UX 优秀。但其计费模型通常基于主机/容器、日志摄入量、APM 追踪量等，在大规模使用时成本可能会迅速累积。
成本驱动： 主机/容器数量、日志/指标/追踪数据量、RUM 会话数。
适用： 云原生、混合云环境、需要快速部署和全面可视化的中大型企业，对成本有一定预算。
成本驱动： 主机/容器数量、日志/指标/追踪数据量、RUM 会话数。
适用： 云原生、混合云环境、需要快速部署和全面可视化的中大型企业，对成本有一定预算。
New Relic
特点： 强大的 APM 能力，也提供基础设施、日志、RUM 等功能。计费模型通常基于数据摄入量和用户数量。
成本驱动： 数据摄入量、用户数量。
适用： 软件开发团队、需要深入理解应用性能瓶颈的中大型企业。
成本驱动： 数据摄入量、用户数量。
适用： 软件开发团队、需要深入理解应用性能瓶颈的中大型企业。
第四梯队：最高成本（顶级商业一体化平台或数据分析平台）
Dynatrace
特点： AI 驱动的全栈可观测性平台，自动化程度极高，能提供根本原因分析。其 OneAgent 技术非常强大。通常按机、数据量等计费，价格较高。
成本驱动： 主机数量、数据摄入量、特定功能模块使用。
适用： 对应用性能和用户体验要求极高、复杂的微服务架构、DevOps 团队、大型企业。
成本驱动： 主机数量、数据摄入量、特定功能模块使用。
适用： 对应用性能和用户体验要求极高、复杂的微服务架构、DevOps 团队、大型企业。
Splunk
特点： 强大的机器数据分析平台，不仅仅是监控工具，在安全信息和事件管理 (SIEM) 领域尤其突出。其核心计费模型通常基于每日数据摄入量，在大规模日志和事件分析场景下，成本可能非常高昂。
成本驱动： 每日数据摄入量（GB/天），用户数量，特定功能模块。
适用： 大型企业数据分析、安全监控、IT 运营智能、合规性审计，对预算有很高承受能力。
成本驱动： 每日数据摄入量（GB/天），用户数量，特定功能模块。
适用： 大型企业数据分析、安全监控、IT 运营智能、合规性审计，对预算有很高承受能力。
AppDynamics (Cisco)
特点： 专注于企业级 APM，提供对复杂分布式应用环境的深入洞察。通常按代理数量或 CPU 核数计费，价格属于高端。
成本驱动： 代理数量、CPU 核数、特定功能模块。
适用： 大型企业、关键业务应用、金融行业等对应用性能和稳定性要求极高的场景。
成本驱动： 代理数量、CPU 核数、特定功能模块。
适用： 大型企业、关键业务应用、金融行业等对应用性能和稳定性要求极高的场景。
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