本帖最后由 qshujun 于 2017-11-28 14:01 编辑CES目前的监控数据主要来源于两类：用户的各种资源使用及主机监控 既然CES有着完善的数据聚合、展示和告警能力，为何不给用户提供自定义监控能力呢，把提供给各个云服务上报数据的接口开放给用户，用户可以上报自己的监控数据。 典型使用场景：家里有宝宝的可以用来监控家中的温度、湿度，一旦偏离舒适区就产生告警；同样可以应用在农业，温度、湿度、光照、氧/二氧化碳含量、土壤；甚至是商业活动中的客户流量、交易量等等。。。也结合云报表服务可以对数据进行分析制表。

本帖最后由 云监控问答号 于 2018-5-26 17:10 编辑1. 什么是Shared-Nothing(SN)架构？Shared-nothing 架构本来是一个比较古老的架构模式，最早出现于1986年的一篇database论文（Michael Stonebraker at the University of California, Berkeley），由于近些年NoSQL的大型其道，加上Google，Amazon等大厂在big table data storage领域的不断耕耘，SN架构又被重新拿来定义超大规模的数据仓库，数据存储架构，并逐渐成为事实上大部分NoSQL数据库的架构基础。（例如：Cassandra，DynamoDB，BigTable，HBase等） 2. SN架构简介：5175 如上图就是最简明的Shared-nothing图解，左图中，无论从1,2,3,4任意的节点访问数据，都能访问到全量的数据；而右图中，1访问的数据只属于1，2访问到的只属于2。这是因为在SN架构中引入了分区（partition）的概念：每一个node都应该具备属于自己的分区。 对于左图来说，一个非常大的数据存储集群，当有新数据写入时，必须要有分布式全局锁（distributed lock）来做全局的写控制，这样才能保证在有两个节点同时写入的时候不会出现race condition或者dead lock。而我们都知道，维护分布式锁的最大问题就是节点数目永远和锁复杂度是成正比的，因此左图中的非SN架构在线性扩展上是非常差的，即使扩展成功，每次的写会给整个系统带来非常大的锁开销。 而SN系统在这方面就有先天优势：lockless的数据sharding，保证从1写入的数据永远只会到达A，从2写入的数据永远只会达到B等等，永远不会出现1和2同时去A写的情况出现。这样SN架构下的数据库系统，性能是随着集群规模线性增长的，这也是为什么Cassandra等NoSQL数据库的吞吐量可以无限制增长的主要原因，下面我们来看看在云监控中的应用。 3. SN在云监控系统中的应用场景 云监控是一个海量数据+海量并发的低延迟业务系统，每天20亿次以上的指标数据写入就已经直接反映了其对数据超高的消费与接纳能力，如果没有SN做基础的情况下，扩展起来将会成为灾难。因此，云监控系统中对SN的应用与实践反映在方方面面。 a. 基于SN的离线降维（聚合）服务Blueflood Blueflood是一款开源的监控指标离线处理系统，云监控用blueflood做离线指标的聚合降维计算，在blueflood中，所有数据被用Consistent hash分成0-127个shards，每个shard带有一定数量的指标： 15960 由于Blueflood分为聚合集群，写入集群和查询集群，这样Blueflood在做聚合运算的时候，我们按照shard的数量，均匀分散在聚合节点上，比如有4个聚合节点，每个节点带32个shards，如果每个shard有10个指标，每个Blueflood聚合节点就会负责32 * 10 = 320个指标的聚合任务。任何一个聚合节点都不会访问别的shard里的数据，扩容的时候只要重新将shards分配在新的集群上面就可以。 b. 基于SN的站点监控轮训机制 站点监控是云监控的另一个核心模块，为用户提供网站的可用性，访问时延等指标的监控与告警。核心组件探针也是基于SN模型部署 每一个Probe节点被平均分配N个网站域名，Probe只会负责相应网站的探测监控，同时加上冗余，最大限度增加整个系统的容量和可用性。 4. SN在Cassandra上的应用：上一篇我们已经介绍了Cassandra的基本概念，以及它近乎变态的线性扩展能力和可靠性，那么是什么维持了它的这些特性呢？ SN在这里面扮演了很重要的角色： a. 如何维持高吞吐量和线性扩展能力？Cassandra天然的设计就是遵循了SN架构：每个节点拿到整个整个数据集的一部分子集，并且利用Consistent Hash将每一个range的数据映射到不同的节点上，因此每个节点在理论上只会保存全量数据的一部分。在扩容的时候，由于consistent hash算法将新的range填入集群，并且会在后台逐渐将以前的range ring做rebalance，这样在新节点加入完成以后，所有的节点又是独立且无干扰的，又符合SN架构。 b. SN下Cassandra如何维持一致性以及可靠性？这个问题是诸多bigtable类型NoSQL数据库都在努力解决的问题，在上一篇文章中我们介绍了可调的一致性是Cassandra的亮点，所以Cassandra实际上在SN和非SN中寻找了一种平衡，在可调一致性的情况下，副本数达到设置的一致性便会返回写成功；而Cassandra又允许用户设置副本数，（通常为3），这就表示，即使一致性级别设置为All的情况下，也只是集群中只有三个节点返回写正确就可以表示一次写入正确，这样既保证了数据的可靠性（三副本），又保证了分区容忍度（Network partition），以及在前两者保证的情况下的相对SN架构符合程度（并非全局的distributed lock）。 而在其他一致性情况下，比如LocalOne的情况下，就是标准的SN实现，只要返回一个写成功便会写成功，而对副本的同步会异步在写完成后才做。然而这里又有一个问题，就是如果两个数据节点刚好写的是同一份数据，同时这两个节点又都是同一个range内同一个数据的两个副本，我们怎么处理这种race condition？下一次我们介绍分布式存储系统中的经典理论MVCC（Multiversion concurrency control ），看看它怎么解决这个问题。

本帖最后由 emmadang 于 2017-11-20 14:18 编辑{:3_57:}说明：创建告警规则目前支持两种创建方式，可通过导入告警模板创建，或由用户自定义创建。下面以自定义创建方式为例，详细说明如何通过云监控服务实现对服务云实例或系统性能指标的监控和告警。 1. 登录云监控管理控制台，访问：https://console.huaweicloud.com/ces 注意： 1）如果当前为未登录状态下，需要先登录后再使用（在登录界面，输入华为云的访问账号和密码即可）；没注册的宝宝先挪步注册个账号哟~ 2）如需切换区域，可通过左上角区域下拉列表，选择需要创建告警规则的区域（中国华北区1、中国东北区1、中国华东区2或者中国华南区1），区域俗称Region 2. 进入云监控服务控制台，在左侧列表中，单击“告警 > 告警规则”，即可见告警规则列表 3.在右侧界面，单击右上角“创建告警规则”按钮，开始创建告警规则 4. 在“创建告警规则”弹窗中，根据界面提示按照如下步骤进行操作 a. 选择监控对象 5084 - 选择需要监控的服务类型，如需监控弹性云服务器则选择“弹性云服务器” 注意： 1）如果用户未创建任何云服务实例，下拉列表中则无可选项 2）可通过单击左上角服务下拉列表，进入对应服务控制台创建相关云服务实例后，再返回云监控控制台进行告警规则的创建 - 选择监控的服务维度，不同服务类型可选维度不同，例如弹性云服务可选“云服务器” - 选择告警规则监控的具体对象（即：具体哪台云服务器），可同时选择多个服务实例 以上步骤完成后，单击“下一步” b. 选择监控指标 5085 - 选择创建告警规则的方式，如需自行设置告警条件，则单击“自定义创建”进行更多设置，或单击“从模板导入“直接使用模板中监控指标和阀值等告警条件（可针对同时对某个实例生成多条告警规则） - 选择需要监控的指标，如需监控云服务器CPU使用率，在监控指标下拉列表中选择“CPU使用率”即可 - 设置告警条件（包括监控指标、阀值、出现次数和监控周期），当监控数据达到设置的告警条件时，告警规则状态将变为“告警” 以上步骤完成后，单击“下一步” c. 输入规则信息 5086 - 设置规则名称，系统会自动生成后缀为随机数的规则名称（形如“alarm-随机数”），可根据需要自行修改 - 输入规则描述信息（可选），例如针对监控对象、告警条件、是否发送告警通知等规则属性的描述 以上步骤完成后，单击“创建”，大功告成！ 那么问题来了，当监控数据异常时如何保障及时接收到邮件或短信方式的告警通知呢？！稍后呈上{:3_46:}

本帖最后由 emmadang 于 2017-11-20 09:29 编辑对云监控告警规则，设置并开启“当数据异常触发告警时，及时进行短信或邮件方式通知”的功能，需要借助 华为云消息通知服务（即SMN）{:2_37:}具体步骤：1、访问华为云消息通知服务，创建主题（仅填写名称即可，例如：AlarmMessage-001）2、在主题中添加订阅者（可以理解为告警通知接收者），订阅终端为接收者的手机号码或邮箱地址（可以理解为通知接收者的联系方式）3、添加成功后，告警通知接收者将收到短信或邮件方式的“请求确认”通知（单击邮件或短信中的订阅确认链接即可）订阅成功后，创建告警规则时开启“发送通知”并选择对应主题，即可在监控数据异常时，由云监控向该主题订阅者（即告警通知接收者）发送告警通知

对笔者而言这个问题由来已久，在云监控服务刚上主动监控的时候就一直困扰着笔者：“基本监控”和“主动监控”到底有什么区别？其实，如果是经常逛论坛的童鞋们应该会留意到，在“[云监控] 【用户面对面】云监控使用问题建议征集”帖子中就有人问过类似的问题。那么笔者在这里就班门弄斧地简单说两句自己的理解，各位观众不喜勿喷。。。。。。对于一个小白用户来说，解决疑惑最快的方式自然是使用“小白神器”----“帮助中心”/“用户使用指南”（咳，不是谷哥/度娘，更不是天涯，想歪的主动面壁思过…..）；那么我们看看“小白神器”上是怎么描述的。首先是“帮助中心”：505750585059 接下来是用户指南：5060笔者心想：吆西，这下问题应该解决了吧？我们来看一起看一下哈，“你说什么？没有这方面的解释？开什么玩笑。。。。呵呵，这可是官方文档”，于是笔者带着对质疑者的鄙视和不屑又看了一遍“小白神器”；纳尼？真的没有。。。。好吧，到这里笔者只能厚着脸皮去请教别人了，好在认识一两个做服务的技术人员，这种开挂的感觉就像是别人在努力寻找隐藏boss的时候你却认识NPC。好了，闲话不说直接上干货：1. “基本监控”和“主动监控”的监控数据粒度不同；基本监控的指标数据是4min上报一次；监控的数据是每4min采集一次，数据最小监控粒度也是4min；而主动监控的监控数据是1min上报一次，监控的数据是每10s采集一次，数据最小监控粒度也是10s。从这里可以看出，主动监控的指标粒度更细，当然也就更准确。2.“基本监控”和“主动监控”监控的指标内容不同；“基本监控”监控的是：CPU使用率、磁盘读速率、磁盘读操作速率、磁盘写速率、磁盘写操作速率、系统状态检查失败、带外网络流入速率、带外网络流出速率，这八个指标；而“主动监控”监控的是：空闲CPU使用率、其他CPU使用率、内核空间CPU使用率、用户空间CPU使用率、可用内存、内存使用率、磁盘剩余存储量、磁盘存储总量、磁盘已用存储量、磁盘使用率，这十个指标。3.“基本监控”和“主动监控”监控的指标维度不同；“基本监控”的指标相对来说比较全面，而“主动监控”的指标则更加侧重CPU和磁盘资源的占用情况。 总的来说“基本监控”和“主动监控”各有侧重，如果想用主机监控用户需要在VM上安置主机监控的Agent，具体细节请参考帖子：[云监控] 利用CloudInit自动安装配置主动监控插件Telescope

本帖最后由 云监控问答号 于 2017-11-13 11:29 编辑序：监控作为现代IT设施下最必不可少的管理类Saas产品所扮演着重要的角色，目前华为云监控服务仅华北一个region每天都有4亿的数据写入量，那么它是怎么保证这么高的并发写以及海量存储呢？听我们细细道来。 云监控背后的技术1：Cassandra简介 1. 什么是Cassandra Apache Cassandra cassandra.apache.org 是一款扩展性优良的NoSQL数据库，最初是由Facebook内部研发用于存储每天海量的news feeds的，后来开源之后由apache接管。它的去中心化设计保证了非常优秀的线性扩展能力（Scale-out）, 基于google BigTable的存储数据结构设计天然的支持超大规模的数据量存储特别是Wide Column类型的数据结构化。同时原生的TTL能力使得它作为监控类业务的指标数据存储相对于同类型的其他数据库有比较突出的优势。 2. 只有合适的才是最好的 云监控开始的时候，我们对数据库已经有了两种争论：SQL和NoSQL，当然在如今随随便便一个手机app都能产生大量数据的时代，第一个争论很快就不存在了，SQL对于监控数据有很多天然的瓶颈（结构化扩展性差，写效率低，扩容困难等等），于是NoSQL就成了第二个争论点：到底用什么？我们仔细分析后发现只有Cassandra这款数据库能满足我们对于监控数据的所有诉求：线性扩展，TTL，写入性能高，集群部署无单点故障（single point of failure），可调的数据一致性以及前车之鉴（大量第三方监控服务提供商作为使用者的背书）。 3. 怎么存储数据？ Cassandra是典型的Wide column数据库，也就是俗称的列库（业界类似的有DynamoDB，Hbase等），在Cassandra里面第一级存储单位是Keyspace，下来是ColumnFamily (2.0以前，之后叫Table)。然后是row key, column （thrift模型）或者row column（2.0以上通用模型）具体是这样： / ColumnFamily 1 Keyspace -- ColumnFamily 2 \ ColumnFamily n / ColumnName 1 | ColumnName2 | ColumnName3 / Row 1 -------------------------------------------------------- ColumnFamily 1 -- \ Value 1 | Value2 | Value3 \ 在上面这样的模型下，每一个row可以近乎变态的不断**Column，最大可以到2B的数据量，所以非常适合做time series的数据类型（监控，news feeds，跟帖之类）简单的说来，一个指标的数据可以存成如下的形式： RowKey: CPU_usage time1time2time3......time n10%20%15%......90%并且在n可以最大到2B，所以对于连续的基于时间的指标数据，这种天然的数据结构是非常适合的。由于cassandra支持基于多种维度的TTL，所以我们不用担心当**的数据过多会把数据库写爆的问题，只要定义好每个Row的TTL，自然到了时间相应的Column和其所对应的value就会被自动删除，释放资源。 4. 云监控的实践 云监控在Cassandra上存储的数据主要分为两个部分，监控指标数据，和元数据。这两种数据在业务上有本质的区别：1. 指标数据的需求是写入量非常大，读取量也不小，并且每天写入超过4亿次（还在增长），并且对最终一致性有要求，但是并不要求每次读写都强一致。因此在这部分数据上我们采用了如下策略： 一致性级别（Consistency Level）: LocalOne KeyCache：关闭 RowCache：关闭 LocalOne表示每次读写，只要在一个副本（Replica）拿到结果就返回，不会等待其他副本返回数据，这对海量并发的写入和查找是比较高效的做法。 KeyCache和RowCache分别是为了提高读效率而添加的内部cache机制，由于指标数据量非常大，打开这两个会导致内存迅速写满，并且在LocalOne的情况下，这两个开关的开启实际上对我们性能的优化起到的帮助没有想象的大，因此关闭是可以的。 2. 元数据（配置信息）的需求是写入量小，读取量也小，但是对可靠性和一致性要求比较高，因为这些都是用户在云监控上面的关键信息（告警配置，通知组配置等等），我们采取如下策略： 一致性级别（写）：LocalOne 一致性级别（读）：LocalQuorum KeyCache：开启 RowCache：开启 为什么写的时候会有LocalOne呢？因为云监控采用自适应适配机制，对新写入系统内不存在的指标是不会做任何干预的，但是为了记录指标名称等配置信息，这些信息是不会写在监控数据内的，因此就会有一条数据被反复写很多次的情况，这样对元数据整个Keyspace是非常大的IO挑战，如果用LocalQuorum来写，会大幅降低我们的集群性能，所以在这里用LocalOne是比较合适的 在读取元数据的时候，必须要保证数据的一致性，所以我们选取的LocalQuorum（Quorum的意思是每次必须返回副本数（n+1）/2个结果才会生效，是不是很绕？具体戳这个：http://docs.datastax.com/en/arch... _consistency_c.html） KeyCache和RowCache由于我们元数据不会经常改动，并且量级较小，在Quorum的读策略下，开启这两个是有效提高访问性能。

欢迎您反馈云监控服务使用过程中的任何问题和建议，我们会及时响应您的问题~~ 让我们一起改善，为您提供更加优质的监控服务！

本帖最后由 沧海 于 2017-9-30 15:24 编辑经历了快速发展期后，各行各业在近几年都或多或少遇到了一些瓶颈，技术的发展、商业模式的创新、服务的个性化等等都是值得关注和思考的问题。在这些变化中，IT运维能为企业做些什么？云监控带来了哪些改变？ 现在大家都已经接受并开始使用云计算，当然用户更多地把它理解成一种服务。越来越多的IaaS、SaaS、PaaS被企业用户所采用，并期许它们能够做为一个整体，从中得到更多的个性化服务。 云监控对整个IT运维发展的新型商业模式起到至关重要的作用，可以让用户获取更多、更快捷、更安全的运维服务，更精细地了解到自己IT系统的状态。因为IT系统越来越复杂和庞大，涉及海量的基础设施以及各种应用。IT系统自身体量已经非常庞大，云监控能进一步降低IT运维复杂度，提高运维服务水平和效率，并保证整个IT的成本可控。 行业如何看待云监控？公有云、私有云、混合云在各行业的应用正在快速增长，这让云监控也得到了长足发展，尤其是大型企业对云监控的应用开始加速。云监控最大的优势主要体现在三方面：第一，交付和成本，使用云监控可实现快速交付，并且可以减低采购成本；第二，分布式部署，使得云监控可以跨地域、跨数据中心进行运维，解决了传统监控软件的局限；第三，安全性，基于云计算的安全性，云监控增强的安全容器技术，对于企业核心业务流程和数据信息安全方面都有很高的保障。对于应用相对复杂以及安全性要求苛刻的行业，可以考虑使用私有云监控的部署方式。 云监控有哪些应用场景？大型数据中心、多数据中心都是比较典型应用的场景，定制化程度也更高。举个例子，为某金融机构两地三中心提供监控管理，这是传统监控软件通常无法完成的订单，满足不了需求容易造成不可控的风险。对于行业用户，很多应用场景都是和自身业务相关的，并且希望过对资源的监控预测未来规划、控制成本等。针对不同的用户提出特色的监控服务，这就是云监控的核心价值。 如何构建真正的混合云监控？真正互联互通的混合云监控一定是从企业战略到企业运营全方位考虑，而不是单纯的IT技术。混合云监控要具备三点功能：第一，新资源和老资源、总部和分支通过云监控平台同时进行集中管理；第二，支持多种虚拟化技术，对异构系统资源统一管理；第三，用户不关注具体构成，业务与监控实时联动。在构建混合云监控时应该注意几个问题：第一，规划需要混合云的业务和配置比例；第二，必须能够实现统一管理、统一调度；第三，符合开放性原则的同时保证安全性；第四，能够兼容已有IT环境实现有机集成。 云监控有哪些发展趋势？云监控的建设随着企业对云计算的逐渐认识，会在短期内呈现爆发趋势。公有云也将越来越多地支撑企业核心应用，并且利用公有云资源优势，企业可以丰富自身商业模式提升核心竞争力。 私有云监控将会是大型企业用户的首选，其资源利用高、安全可靠、定制性强等优势，会为他们带来更加精细、能力更强的运维服务。未来，企业在成本、信息安全，交付速度等因素的考虑下，混合云监控将会长期存在，而且其中私有云和公有云监控之间的融合也将更加深入。

本帖最后由 lihuang91 于 2017-8-18 15:47 编辑217 213 214 215 216

一、使用云监控服务你能做些什么？ 云监控服务（Cloud Eye）是一个开放性的监控平台，可提供资源的监控、告警、通知等服务。目前可以监控弹性云服务器、云硬盘、虚拟私有云、关系型数据库、弹性负载均衡、弹性伸缩服务和分布式缓存服务的相关指标，用户可以为这些指标设置告警规则和通知策略，以便及时了解各服务的实例资源运行状况和性能。 193 二、云监控是怎么实现的？ Cloud Eye内部组件大体上可以划分为Console模块、API模块、消息队列模块、告警处理模块、数据聚合模块和数据库模块。 一个典型的业务流程：被监控的云服务（比如弹性云服务器）将指标数据上报到云监控，用户通过console模块添加告警规则，告警规则通过API模块处理后，一方面将规则入库，一方面通过消息队列模块下发告警规则到告警处理模块。告警处理模块按照设置的规则从聚合模块取数据，判断处理告警状态后触发告警或通知。 194

1、云监控是华为自研的监控工具，除了可以监控基本的虚拟机资源外，还可以监控服务的性能指标；而Zabbix是开源的组件，主要用于进程级及系统性能指标监控。2、云监控提供对数据的聚合，并支持多种聚合算法：最大值、最小值、平均值、方差、求和。 3、云监控支持多种告警通知方式，包括邮件、短信、服务器。 4、云监控不需要租户配置，也不需要租户2次开发，直接使用即可；Zabbix需要配置，特殊情况下还需要开发脚本。 5、云监控拥有更好的用户界面，体验较好。

云监控服务通过大规模分布式集群数据库的多副本数据存储，并通过多可用区（AZ）容灾备份保证数据安全，有效保证数据可靠性 。需要强调的是CES 的监控对象是基础设施，平台及应用服务的资源使用数据和安全信息 ，绝不对租户数据进行监控。 CES 是一个开放性的监控平台，可提供资源的监控、告警、通知 等服务。目前可以监控弹性云服务器、云硬盘、虚拟私有云、关系型数据库、分布式缓存服务、分布式消息服务、弹性负载均衡、弹性伸缩服务、Web应用防火墙、主机漏洞检测服务、云桌面服务的 相关指标。用户可以通过这些指标设置告警规则和通知策略，以便及时了解各产品服务的实例资源运行状况和性能。 CES 基于华为云高可用和高可靠的基础架构构建 。华为云监控服务器的分布式特性确保高可用性，资源使用和安全信息 监控及时有效，监控指标实时采样，告警通知可随时触发随时响应 。单个业务节点故障时，CES 的多节点部署架构可以保证客户的业务不致中断。 只有通过华为云IAM认证的租户才能使用云监控服务，使用方式包括服务控制台、开放接口、命令行和SDK。云监控的数据以租户维度隔离存储，只有认证通过的租户才能访问其对应的监控数据。

本帖最后由 爱计算的小书童 于 2017-8-17 15:54 编辑你是否遇到过如下问题： [*]各云服务之间要发送短信、邮件、app、集成API等进行消息事件的通知时，不支持多种消息通知方式（短信、邮件、APP、集成API调用），使用非通用接口和私有协议 [*]不具备在各云应用之间发送验证码的能力，不支持多网用户，不能实时监控发送情况 [*]集成其他云服务，例如CES云监控，面对CES海量消息发送请求，无消息堆积能力，无法解决消息丢失不可达等问题，可用性无保证 [*]不同云业务之间的数据和消息访问没有安全保护措施，没有认证授权，系统各服务之间可随意获取消息，导致严重的的数据安全和隐私风险 快捷高效的解决方案 –SMN [*]消息发布订阅 用户通过Topic管理消息发送的群组。并可以向Topic推送消息，该Topic关联的已确认订阅者都会收到消息。同时用户也可通过订阅者管理来关联Topic和订阅者。订阅者可以是邮箱，手机号码，http和Https. [*]移动APP推送 简单、高效地将消息发送至iOS、Android、Windows设备。可以迅速地将更新、广告、新闻单发或者群发 [*]短信 Topic可以添加不同的电子邮件或手机号码。基于Topic进行群发消息，支持短信直发，通过调用短信直发接口，可将短信发送给指定的手机号码。 [*]消息模板 允许用户自定义消息模板，使得消息推送更加简便高效易用。 使用SMN，您将可以 [*]高效且便宜的方式将消息推送给电子邮箱，手机号码、APP以及HTTP(S)应用程序。 [*]在您的云应用程序之间发送消息或验证码，并且可实时监控消息发送情况。 [*]轻松的集成其它云服务(例如CES、OBS、AS等)，并接受它们的事件通知，做到海量、群发。 [*]通过身份验证和认证授权，使租户消息互相隔离互不影响，保障安全和实时性 最佳实践推荐 [*]连接云应用程序 基于发布订阅消息，可以在您的云应用程序之间发送消息，并且通过推送的方式可以消除您应用程序中的轮询。 [*]向多个协议推送消息 可以向电子邮件，短信，HTTP和HTTPS节点等目的地群发通知。同时也避免用户自建复杂的消息收发体系。 [*]与其他云服务集成 可以将SMN作为消息连接不同的云服务，例如将消息从云服务（OBS，CloudEye等）通知到华为云的其他服务（DMS，HTTPS） [*]错峰流控 上下游系统处理能力有差异时，可以使用消息服务转储系统间的通信数据，提供消息堆积缓冲能力，减少下游系统的压力。减少系统崩溃等问题，提高系统可用性，降低系统实现的复杂性。