2025年11月3日
掌握使用 AWS Compute Optimizer (ACO) 实现 AWS 成本效益和性能优化的方法。本综合指南解释了 ACO 如何利用机器学习生成可操作的、数据驱动的建议，用于调整 EC2 实例、EBS 卷和 Lambda 函数的大小。了解实施这些更改的具体步骤和 CLI 示例，确保持续优化以降低云支出并保持应用程序可靠性。
通过将工作负载的CPU、内存、存储、网络和成本信号与AWS实例系列匹配，选择合适的EC2实例规格。
通过实用目标、容量检查、ILM 滚动和安全的重新索引计划来调整 Elasticsearch 分片大小。
通过更好的索引、投影、避免扫描、排序规划和定向更新来提升 MongoDB 查询性能。
通过优化阶段顺序、索引感知排序、查找调优和执行计划分析来优化MongoDB聚合管道。
通过使用 shell 内置命令进行测试、算术和字符串处理，同时批量处理外部命令，来加速 Bash 脚本。
通过计时、追踪、减少子进程、优化循环和安全的 I/O 模式来诊断缓慢的 Bash 脚本。
通过减少外部命令、安全读取文件、正确使用数组以及批量文件操作来加速Bash循环。
通过掌握外部命令的使用，解锁Bash脚本中隐藏的性能提升。本指南解释了重复生成如`grep`或`sed`等进程所带来的显著开销。学习实用、可操作的技术，用高效的Bash内置命令替换外部调用，利用强大的工具进行批量操作，并优化文件读取循环，从而在高吞吐量自动化任务中大幅缩短执行时间。
通过减少进程分支、使用内建命令、批量文件操作和选择合适的文本工具来加速Bash脚本。
针对慢速或不稳定的网络链路，调整SSH客户端的保活、压缩、多路复用和加密算法。
诊断并消除Secure Shell（SSH）连接中令人沮丧的延迟。本指南详细介绍了五种即时配置修复方法——包括禁用DNS查找和GSSAPI认证——以恢复快速的终端响应时间。学习优化加密算法和利用连接复用的实用步骤，提升远程工作效率。