云服务监控的核心指标
在使用云服务的过程中，系统是否稳定、响应是否及时，直接影响业务运行。比如你运营一个电商网站，突然访问变慢，用户下单卡顿，这时候就得靠监控数据来快速定位问题。常见的云服务监控指标主要分为几大类：计算资源、网络性能、存储状态和应用层表现。
计算资源使用情况
CPU 使用率是最基础的指标之一。如果 CPU 长时间超过 80%，说明服务器压力大，可能影响服务响应。比如某次促销活动前，发现 Web 服务器的 CPU 持续飙高，就可以提前扩容实例数量。
内存使用量同样关键。当可用内存不足时，系统可能会启用 Swap，导致性能下降。监控内存不仅要看总量，还要关注应用进程的实际占用，避免内存泄漏拖垮服务。
网络相关指标
入带宽和出带宽反映了网络流量情况。视频平台在高峰期如果出带宽接近上限，用户就会出现卡顿或加载失败。设置带宽告警，能及时发现异常流量。
网络连接数也值得留意。比如一台负载均衡器后端挂了上千个连接，但活跃请求并不多，可能是客户端没有正确释放连接，长此以往会耗尽资源。
磁盘与存储监控
磁盘使用率超过 90% 就该警惕了。日志文件不断写入，或者临时文件没清理，都可能导致磁盘写满，服务直接崩溃。定期查看磁盘 IOPS（每秒读写次数）和吞吐量，能判断存储性能是否成为瓶颈。
像数据库服务器对磁盘延迟特别敏感，如果平均 IO 响应时间超过 20ms，查询速度就会明显变慢，用户体验随之下降。
应用与服务层面指标
HTTP 请求错误率是前端服务的重要参考。5xx 错误增多，通常意味着后端服务异常；4xx 多则可能是客户端请求有问题。比如某天接口返回大量 502，结合日志就能查到是某个微服务实例宕机。
请求延迟（Latency）反映用户体验。一个 API 平均响应应在几百毫秒内，如果突然上升到几秒，就要排查数据库慢查询或外部依赖超时。
自定义监控示例
很多云平台支持自定义指标上报。例如用脚本定时检测订单处理队列长度，超过 1000 条就触发告警：
# 示例：上报自定义指标到云监控
aws cloudwatch put-metric-data \
--metric-name QueueLength \
--namespace OrderService \
--value 1050 \
--unit Count这类指标贴近具体业务，比通用资源数据更有针对性。再比如监控登录失败次数，短时间内暴增可能意味着遭遇暴力破解，需要立即响应。