运维监控除了用于日常监控，还有哪些其他不为人知的独特用途呢？

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简单聊聊运维监控的其他用途，说到监控，一般都会提到这三个基本维度：metrics、log、tracing。以及这些常用的工具：Prometheus、Grafana、Alertmanager、ELK、Jaeger。监控通常用来展示应用或集群的状态。

简单聊聊运维监控的其他用途

说到监控，一般都会聊到这三个基本维度：metrics、log和tracing，以及这几种常用的工具：Prometheus+grafana+alertmanager、ELK、jaeger。

监控通常来展示应用或集群的运行状态，配合告警来达到维护系统稳定性的目的。但除此之外，还可以将监控数据用于其他用途。

下面以metrics为例，聊聊除了监控和告警外，还可以用于实现哪些功能。

扩缩容

扩缩容采用的其实也是监控方式。它会实时获取服务的相关指标，以此来达到扩容实例和缩容实例的目的。

一般方式

最常见的方式是使用kubernetes提供的HPA资源来实现基于CPU利用率的扩缩容，也可以使用自定义指标，如基于QPS，来实现扩缩容。

开源产品可以参见：prometheus-adapter和KEDA。

高级方式

相对高级的方式是集合机器学习来实现HPA，相比上述方式的好处是，结合机器学习可以提前预知可能存在的资源波峰，提前进行HPA，避免被动HPA带来的延迟影响。可以参考腾讯的Crane实现。

资源推荐

这也是一种比较高级的用法。

在实际场景中，大部分业务开发并不清楚自己的服务到底需要多少(CPU、内存等)资源，因此通常的做法是在允许的范围内尽可能多申请资源，但这样做会导致大量资源浪费。