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(1)没有运用基准来平衡平台之间的数据。调整云核算资源分配的一个常见方法是在从一个虚拟环境或云环境移动到另一个虚拟环境或云环境时，将其分配差不多的巨细。这意味着将作业负载分配给旧的资源。但并不是每个环境都运转相同标准的硬件。假如企业不运用基准来规范作业负载数据，并适应环境中底层硬件之间的性能差异，那么就无法准确地了解该作业负载将如安在新环境中履行。较新的环境一般具有更强壮的硬件，从而使企业更简略取得回报，因而，作业负载并不需求分配相同数量的资源。这是在转换服务器和优化公有云运用时的关键所在，因为供给者不断供给新硬件上运转的更新的云实例类型。为了避免很多占用资金，你需求可以进行比较，仅有的方法就是经过数据的标准化。
(2)堕入“bump-up循环”。“bump-up循环”是一个恶性的循环，会导致过度装备和超标。假定作业负载正在运转，其cpu运用率是全部。选用一个简略的东西将会看到这一点，以为它的装备缺乏，而且主张调高cpu资源(以及云实例的本钱)。这里的问题是某些作业负载将运用与它们相同的资源。假如供给更多的cpu，这些应用程序将选用它，依然运转在全部，或许仅仅更短的时间。这个循环重复履行，被困在价值贵重的bump-up循环中。为了避免这种资源招引循环，您需求准确了解作业负载的作业情况以及其作业原理。再次，咱们回到需求了解各个作业负载形式和作业负载的性质。当检查内存时，这是特别重要的，这是云核算本钱的首要驱动力。
(3)不了解具体的应用程序作业负载形式。并不是一切的作业负载都是对等的，不管企业正在选用哪个公有云，较大的问题就是关于云实例挑选的细节。理解作业负载的用处和作业负载运用形式的具体性质，这一点很重要。在每个月底完结一次作业的中运转批处理作业负载的经济性与那些全天忙于各种顶峰和低谷的应用程序有很大的不同。要正确地挑选正确的资源和云实例，企业的确需求了解一天之内作业负载形式以及该形式如安在事务周期中发生变化。
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