简述云计算的定义，人工智能有什么用？
在过去的十年里，人工智能技术迅猛发展，曾经让我们觉得不可思议的科幻小说中的场景如今也逐渐成为我们生活中不可或缺的一部分。
十年前，人们还在谈论 AI 理论和实验的阶段，但是到了今天，AI已经投入多个领域的使用，切实地改变着我们的生活。过去的十年内人工智能领域所作出的成绩为其未来的发展打下了坚实的基础，那么人工智能到底有什么用呢？就让我带你们一起来回顾一下十年以来人工智能技术的重大突破吧。
正如工业和信息化部副部长王志军所说，要想持续锻造云计算、大数据、人工智能、5G等新一代信息技术领域的长板优势，推动产业体系优化升级，就需要推动软件国民基础教育，创建一批特色化示范性软件学院，打造高素质人才队伍。国家对人工智能等技术的重视程度已经达到一个新高度，在未来这些相关产业也会得到大力扶持，其发展前景可见一斑。如果你正面临学业或者就业方向的抉择，不妨考虑成为云计算、大数据和人工智能等方向的专业技术人才，不仅拥有广阔的发展前景，还能为国家的重点科技领域助力，可谓是前途无限。
低代码的概念和目的是什么？
低代码是一种可视化的应用开发方法，用较少的代码、以较快的速度来交付应用程序。通过把常用功能控件进行组件化封装、将常用业务场景进行模板化，通过可视化模式进行开发，从而也降低了程序员的难度。用低代码来做软件能够降低沟通中存在的信息偏差、降低人力成本、解决效率低下的问题，在解决以上问题的同时还能确保质量。
通过缩短需求到交付的流转链条，从而提升交付的效率、控制交付成本；通过可视化的操作，以业务人员的视角驱动项目交付，提升需求的精准度与变更的灵活度；基础框架加专业插件的模式，模块化的设计思想，提升系统的灵活度与延展性。推荐一个前后端都有的脚手架JVS，基于vue来做的，其中有配置表单、配置列表、配置图表、配置逻辑等。目前在gitee上已经开源了，项目采用微服务为基础的脚手架，包括流程、表单、列表、图表、应用等多个界面化的配置引擎。在线的demo ：frame.bctools.cn如图展示：开源地址：https://gitee.com/software-minister/jvs什么是大数据？
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下。
首先，要想把大数据搞清楚，首先要明白大数据本身并不是一个单一的概念，如今的大数据已经发展成了一个庞大的生态体系，涉及到的产业链也在不断完善和发展。随着大数据技术体系逐渐成熟，大数据的落地应用已经开始逐渐展开，随着诸多行业企业纷纷实现业务上云，未来大数据的应用场景会越来越多，大数据所构建起来的价值空间也有很大的潜力。
早期在描述大数据的时候，往往从大数据本身的特点来入手，比如数据量大、速度快、数据类型多样化、价值密度低、真假难辨等等，但是对于普通人来说，即使知道了这些特点，对于大数据的概念依然是模糊的，依然不知道大数据到底用来做什么，能够与普通人产生哪些连接。
实际上，要想了解大数据，首先要搞清楚大数据的目的，大数据的目的就是实现数据的价值化，大数据的所有操作几乎都是围绕数据价值化展开的，包括数据采集、数据整理、数据存储、数据分析和数据应用等等，这一系列环节都是围绕数据的价值增量来展开的，最终通过数据应用来完成价值体现。
简单的说，通过大数据能够让更多的数据产生价值，通过大数据能够让数据的价值进行传递（赋能）和提升，通过大数据能够让数据逐渐成为一个重要的生产材料，通过大数据能够衡量一个企业的价值和发展潜力等等，随着工业互联网的发展，未来大数据本身所承载的价值空间会越来越大。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
什么是数字经济时代？
当前，我国正处于经济结构转型升级与新一轮科技革命、产业变革突破爆发的历史交汇期。经济发展依靠资源驱动的老路既行不通、也走不远，亟待开辟新的发展路径，新旧动能接续转换客观要求也日趋迫切。以数字技术为代表创新多领域、群体性加速突破，实体经济利用数字技术广度深度不断扩展，新模式新业态持续涌现，经济成本大幅降低、效率显著提升，产业组织形态和实体经济形态不断重塑，数字经济方兴未艾。但同时，数字经济发展中结构发展失衡、转型发展失调、融合发展失序、市场发展失范等问题逐渐显现，稳增长、调结构、惠民生、防风险面临全新挑战。需要以信息化培育新动能，用新动能推动新发展，供需双侧发力，推动数字技术与实体经济深度融合，加快传统产业数字化、智能化，促进数字经济加快成长，促进实体经济持续健康发展，为供给侧结构性改革提供持续动力。
一、数字经济加速重塑实体经济形态
数字经济是以数字化信息为核心生产要素，以数字技术与实体经济的深度融合为主要内容的经济形态。数字经济能够降低实体经济成本、提升效率、促进供需精准匹配，使现存经济活动费用更低，并激发新业态新模式，使传统经济条件下不可能发生的经济活动变为可能，推动经济向形态更高级、分工更精准、结构更合理、空间更广阔的阶段演进。
（一）经济运行成本大幅降低
一是大幅降低信息获取成本。数字技术改变传统获取信息的手段和方式，大大降低经济主体获取相关信息的费用。近年来，我国语音通信、固定宽带、移动宽带资费大幅下降，2017年我国电信综合价格指数仅为2002年的13%，居民、企业信息接入成本大幅降低。二是大幅降低资源匹配成本。数字技术打通线上线下两个空间，大幅降低资源发现、契约签订、监督实施费用，并解决主体间信息不对称问题。贵州“货车帮”开发“中国公路物流GPS运力资源整合平台”，运用互联网和大数据技术，极大减少公路物流成本，提升物流运行效率。三是大幅降低资本专用性。数字技术有效解决企业固定资产或人力资本用于特定用途后，不能经济性用于其他用途的问题。沈阳i5机床依托互联网，提供产品租赁、个性化定制等新型服务模式，客户无需一次性拿出大笔资金购买设备，只需支付部分定金，就可以接单生产，最大程度摊薄专用性资本购买和使用成本。四是有效降低制度性成本。数字技术为降低企业因遵循政府各种制度、规章而需付出的成本提供有效手段和可行途径。浙江省长兴县利用“互联网+政务服务”新模式，实现企业证照登记全程电子化，生产许可证从初审时限5天压缩至3天，内资企业设立从20天压缩至3-5天，股份公司设立当场办结，为项目落户开辟“绿色通道”，降低企业新建门槛。
（二）经济运行效率显著提升
一是不断深化产业专业化分工。经济运行成本本质是专业化与分工的费用，其决定了专业化分工发展程度。数字技术大幅降低数字经济运行成本，导致专业化分工日趋精细化、精准化，产业分工、产品分工、模块分工日趋深化。“众包”改变了以前只有大型物件，如飞机、汽车等才能实现生产分工的情况，把更多过去由企业内部执行的工作任务，以自由自愿形式外包给非特定大众网络，让专业的人做专业的事，通过专业化分工提升运行效率。二是提升企业间生产协同水平。实体经济通过利用数字技术，将分散生产实体组织在一起，相互配合、协调一致的工作，以完成单一实体不能完成或不经济的任务，实现总体效益优于单独效益之和。内蒙古“网络协同制造云平台”通过实施数控机床设备数字化改造，构建设备智能互联网络，搭建开放共享的协同设计与制造平台，实现400台套数控集装联网规模，并推动30%联网企业开展协同设计，40%以上联网设备承接网络订单，在西部地区率先开创“推倒企业围墙、打破区域界限”的现代制造新局面。三是助力实现供需精准匹配。数字技术能够把市场信号更快、更准确的传递到供给侧，把优质商品信息更高效、更便捷的交换到需求端，从而通过线上的方式实现供需精准匹配。找塑料网创新OEM（代加工）模式，将需求与供给精准对接，实现按需生产、个性化定制生产；青岛红领通过互联网，让消费者只需动动鼠标，就能获得个性化正装，真正让企业掌握需求后进行精准供给，大幅提升生产效率，公司定制业务销售利润同比增长150%。
（三）经济组织方式创新不断涌现
一是企业新型生产、管理、营销组织模式加速变革。工业革命所带来的规模经济和技术进步导致组织一体化，而数字革命所带来的交易费用下降促进组织模块化。信息正在成为继土地、资本、劳动之后的第四生产要素。相比传统要素，信息资源正变的相对廉价，围绕信息获取短板进行的生产和组织形态快速形成。基于工业经济的纵向一体化组织开始瓦解，企业纷纷采取“业务归核”战略，企业内更加注重核心模块的控制，企业间的柔性生产方式快速发展，产业组织也开始从竞争和垄断向更为复杂的模块化组织体系演进。二是新型组织形态不断产生和快速发展。数字技术在实体经济中应用日趋深化，产业界积极推动平台化、生态化发展。平台企业加速壮大，2018年8月份全球市值前10强中有8家ICT企业，苹果、谷歌等平台企业市值超过埃克森美孚、强生等巨头；传统产业加快向平台转型，GE打造Predix平台和多样工业APP应用，对航空、医疗、风电等智能设备进行远程监控和服务，大幅提升运行效率和价值空间；新兴产业迅速崛起，分享经济、智能制造等新业态席卷全球，95%以上独角兽企业属于数字经济领域，2008年成立的Airbnb公司估值高达300亿美元，超越希尔顿等百年企业。
（四）实体经济形态加速重构
一是智能化基础设施成为国民经济发展重要支撑。信息网络加快向高速移动安全泛在方向发展，新一代高速光纤网络、高速无线宽带加快普及，5G和超宽带技术研究深入推进，正在形成泛在感知、空天一体的智能化信息基础设施；物联网广泛应用，越来越多的设备、终端等接入信息网络；数字技术与传统电网、公路网、铁路网等深度融合，极大的提升经济活动的网络化、数字化、智能化水平和运行效率，成为支撑经济发展不可或缺的重要基础设施。二是“数字技术-经济范式”加速形成。数字技术与各行业各领域融合渗透，有力推动传统产业技术进步，引发新工业革命，传统产业发展理念、业务形态和管理模式发生深刻变革，新的技术经济范式加速形成。以智能制造为例，数字技术融合应用带来产品、机器、人从封闭走向开放，从客户需求实时感知能力到产业链、创新链的快速响应，从资源碎片化、在线化、再重组到新技术新产业新业态新模式创新发展，数字技术正驱动新型经济范式加速构建。三是数字经济成为重塑经济发展模式的主导力量。以知识和数据驱动为核心的数字生产力成为放大全部生产力的“乘数型”生产力，成为重塑经济结构和提升生产率的主导力量。近年来，传统产业数字技术应用程度不断深化，O2O、分享经济等新形态持续涌现，智能制造、工业互联网等新业态快速兴起，精准农业、农村电商等新模式方兴未艾。2017年我国数字经济规模达到27.2万亿，占GDP比重32.9%，对GDP增长率贡献超过3.8个百分点，工业经济加速向数字经济转变。
二、数字经济发展面临的主要问题
我们已经经历农业经济、工业经济，正在进入数字经济时代。技术进步驱动经济发展已经成为普遍共识，也是不可逆转的历史潮流。但如同社会大分工后，农业革命、工业革命对实体经济中生产经营模式、生产关系、就业的冲击一样，数字技术与实体经济融合中也会出现诸多问题。充分认识问题、及时化解问题才能推进数字经济持续健康发展。
（一）结构发展失衡，稳增长面临挑战
一是三次产业数字经济发展不均衡。数字经济发展呈现出三二一产逆向渗透趋势，第三产业数字经济发展较为超前，第一、二产业数字经济则相对滞后。中国信息通信研究院测算表明，2017年我国第三产业ICT中间投入占行业中间总投入的比重为10.13%，而第二产业与第一产业该指标数值仅为5.63%和0.46%，产业间数字经济发展不均衡问题非常突出；与发达国家相比，我国ICT投入占比也处于较低水平。以美国为例，我国三二一产该指标分别低5.1、4.6、3.2个百分点。二是数字经济区域发展不均衡。2017年，广东、江苏、浙江三省数字经济总量占全国数字经济总量三分之一，人均数字经济规模均突破2万元，而云南、新疆、宁夏等十省总量数字经济仅相当于我国数字经济总量的11%，人均数字经济规模均在3700元以下，且发达地区数字经济增速普遍高于欠发达地区。三是数字经济消费领域与生产领域发展不均衡。资本大量涌入数字经济生活服务领域，2017年在线教育融资、在线医疗融资，同比增长超过100%。但数字经济生产领域技术和资源投入仍然不足，距离创新、设计、生产制造等核心环节的实质性变革与发达国家还有较大差距。据测算，2017年我国97个生产部门中ICT中间投资占比低于0.5%的部门高达55个。
（二）转型发展失调，局部风险逐渐显现
一是局部过热现象表现突出。近年来，数字经济发展呈现“实冷虚热”态势，第三产业，尤其是生活服务领域出现发展过热现象，并引发诸多问题。资本市场对娱乐、家政、洗衣、送餐、美甲等低技术含量的行业估值过高，数千家靠“烧钱”的O2O企业在“资本入冬”后因资本链断裂倒闭。二是短期内收入分配分化加大。数字技术与传统产业融合初期，会扩大社会收入差距。2017年广东、江苏、浙江、上海等发达地区数字经济增速仍高于全国平均水平，在规模、占比、增速方面均引领全国发展，“强者恒强”效应显著。三是传统企业转型面临巨大压力。数字技术与实体经济加速融合应用，市场运行模式发生巨大变化，企业面临竞争市场局面更加复杂，以前重视价格、质量等，现在还要重视渠道、方式、手段。数字技术冲击实体经济，逐步出现实体企业退出、不良资产积累等问题。四是结构性失业问题加剧。传统企业退出、生产效率提升、人力资本专用性是导致结构性失业的三大因素。基于数字技术的新模式新业态快速发展，对传统企业的挤出作用不断显现，大量企业员工失业。深圳雷柏在引入机器人后，员工数量由3200人减至800人。五是放大实体经济风险。数字技术实现社会主体的广泛连接与协同，使得数字经济中主体、行为、环节更加复杂，联系更加紧密，某一环节出现问题就可能波及整个经济。如互联网金融风险的隐蔽性、潜在性，导致参与者难以辨别，截至2017年8月底，P2P借贷平台共4667家，其中问题平台共2644家，占比高达56.7%，放大金融风险，提高整个系统风险系数。
（三）融合发展失序，新旧动能转换支撑不足
一是改造提升传统产业面临较高壁垒。传统产业利用数字技术动力不足，信息化投入大、投资专用性强、转换成本高，追加信息化投资周期长、见效慢，试错成本和试错风险超出企业承受能力；应用难度高，部分领域准入门槛过高，准入要求仍按传统思维设立，新兴企业进入困难，行业标准缺失或不统一，无标准或多标准现象并存，严重制约企业应用步伐；基础和支撑薄弱，企业内部信息化基础较差，应用数字技术能力不足，企业外部服务体系发展滞后，支撑能力缺失。二是新兴产业发展快但体量尚小。平台经济、分享经济等新模式新业态高速发展，但受制于自身规模，对经济增长支撑作用有限。阿里巴巴、腾讯、百度营收增速分别高达33%、49%、6.3%，但营收净利润仅为383亿元、400亿元、116亿元，BAT企业营收净利润总和仅为900亿元，占当年GDP比重不足0.12%，三家平台企业对GDP的直接拉动作用不到1%。三是数字技术发挥作用时滞较长。数字技术将会导致生产方式和生产模式变革，并对传统产业相关部门造成一定程度的冲击，相应组织必须进行适应性调整之后才能获得数字技术的正向收益。相关研究表明，数字技术从投入到产生正向收益间的时滞约为3-10年。
（四）市场发展失范，政府治理能力滞后
一是市场发展显著领先于制度规范，市场乱象不断显现。数字技术与实体经济深度融合，线下线上问题聚合交错，市场运行更加复杂。一方面，线下不规范问题在线上被快速复制放大。不正当竞争行为在互联网上快速扩散，侵犯注册商标时有发生，损害竞争对手商业信誉行为屡有显现。网络违法犯罪迷惑性强，诈骗、传销、非法集资等依托互联网迅速蔓延，波及范围广、涉案金融大，经济社会危害更大。另一方面，新型经营不规范问题持续涌现。低于成本价格销售成为平台竞争常态，恶意复制初创企业经营模式行为不断出现，利用信息不对称侵犯消费者权益问题大量存在，侵犯隐私现象层出不穷。二是政府治理能力和治理水平亟待优化。现有监管框架条块化与属地化分割，数字经济发展跨领域与跨地区特点突出，传统监管已不能适应跨界融合发展；平台企业成为发展新主体，但对于平台应该承担哪些责任、承担多大责任等缺乏明确规定，政企治理权责亟待厘清；治理对象数量庞大、违规行为类型多样、业务模式迭代迅速，以事前审批为主的治理方式和依靠人力集中检查的治理手段显然难以适应数字经济发展需求，治理方式亟待优化创新；数字经济新兴业态的发展同现有法律滞后性的矛盾越发突出，部门业务领域存在立法空白，给行业发展带来极大的不确定性，法规建设相对滞后。
三、促进数字经济发展对策建议
要坚持供给推动与需求拉动并重，以发展强治理，以治理促发展，在发展中发现数字经济的内生规律，将规范治理“嵌入”到发展过程，创新治理方式，促进数字经济的创新健康发展。
（一）优化供给质量，增强数字经济发展动力
一是在数字经济领域深入推进“放管服”。全面推进商事制度改革，降低企业制度成本，在数字经济域率先推进“五证合一”，试点“多证合一”，强化实施细则执行力度、解释和解读工作。探索数字经济领域PPP模式，引导社会资本进入和合理流动。破除发展瓶颈推进数字经济领域标准统一化工作，加快数字经济服务平台建设，完善数字经济生产性和生活性公共服务。二是推动传统产业数字化创新。推动服务领域线上线下融合创新，促进新业态新模式健康发展，大力发展网络化研发、智能化生产、协同化制造等新模式，利用数字技术发展精准农业、智慧农业，提高农业生产智能化、经营网络化水平。三是促进区域数字经济协调发展。加强对农村地区信息基础设施投资，缩小城乡数字鸿沟，加快区域间信息基础设施互联互通、信息资源共享共建，推进区域信息基础设施协同发展。
（二）挖掘需求潜力，拉动数字经济持续增长
一是提高信息消费渗透率。探索出台补贴政策，创新扶持政策刺激农村偏远地区群众信息消费，引导电子商务企业面向广大农村开拓市场，建立完备的物流配送等配套服务体系，为提高信息消费渗透率创造条件。二是优化信息消费结构。繁荣信息内容消费，新兴体验性消费形态，激发并扩大发展型数字化民生消费，降低民生服务领域准入门槛，鼓励企业发展信息消费新形态新模式。三是改善信息消费环境。鼓励企业提供合法合规、健康向上的产品和服务，打造良好消费选择空间，加强个人信息、交易信息安全保护，打击侵犯消费者合法权益的行为，完善投诉机制。
（三）防范潜在风险，保障数字经济平稳运行
一是强化引导类政策，创新政策支持方式，建立数字经济企业保险基金，降低企业“试错、容错”风险。二是积极应对结构性失业风险，完善传统企业退出指导机制，健全企业退出保障体系，引导企业妥善处置退出后的员工安置和补偿工作，建立健全失业保险、社会救助与就业的联动机制，完善“互联网+”灵活就业的工资保险制度。三是建立系统性风险防范机制，建立风险监测、预警、处置体系，及时发现潜在风险，科学划分风险等级，强化无风险控制能力。
（四）完善治理体系，优化数字经济发展环境
一是制定或修订相关法律法规，加快制定《电子商务法》、《数据管理办法》等相关领域的法律法规，让监管有法可依，加强现有法律法规释法、修法工作，及时调整不适应数字经济发展的条款。二是加强协同监管，探索完善跨部门协同监管机制，充分发挥各自优势，形成监管合力。三是创新监管手段，充分利用互联网、大数据、云计算等手段，建立立体化、社会化、信息化的监管技术体系，部署在线与远程电子数据证据采集和分析工作，创新监管手段，提高监管能力与水平。
云服务器都能做什么？
以腾讯云服务器CVM为例，从实例类型、镜像、云硬盘、网络、云监控、负载均衡、弹性伸缩灯方面来阐述下云服务器的功能。
实例类型实例类型决定了用于实例的主机硬件配置。每一个实例类型提供不同的计算和存储能力，用户可以基于需要提供的服务规模而选择实例计算能力、存储空间和网络访问方式。实例启动后，用户即可像使用传统计算机一样使用它，用户对启动的实例有完全的控制权。
丰富的机型配置 云服务器 CVM 提供多种适用于不同使用场景的实例类型供您选择，这些实例类型由 CPU、内存、存储和网络容量组成不同的组合，您可灵活地为您的应用程序选择适当的资源组合。每种实例类型都包括多种实例大小，从而使您能够将您的资源扩展到符合目标工作负载的要求。
灵活的配置调整 云服务器 CVM 提供丰富的计算、网络和磁盘的配置及容量扩展，支持不关机随时调整网络，支持关机状态下基于云盘的硬件调整和磁盘扩容；对于突发性业务高峰，您可以使用按量计费的计费模式，随时开通/销毁计算实例，按实例的实际使用量付费。计费精确到秒，最大程度降低成本；您可在页面上通过鼠标点击操作，一键升级到更高性能和容量的实例规格。升级过程中不影响您业务正常访问和使用，实现快速、平滑扩容，满足业务快速发展需要。
多地域与多可用区 腾讯云服务器托管机房分布在全球多个地域，您可以选择靠近您目标客户的地域来部署CVM，从而大幅降低访问时延，提升业务体验；每个地域内有多个互相隔离的可用区，如果您的业务需要较高的容灾能力，可以将CVM实例部署在同一地域内的不同可用区，保护应用程序不受单一可用区故障的影响。
镜像用户可以使用同一个镜像启动不同类型的实例，镜像是一种云服务器软件配置（操作系统、预安装程序等）的模板。腾讯云要求用户通过镜像启动实例。镜像可以启动多个实例，供用户反复多次使用。镜像是腾讯云 CVM 实例的操作环境模板，通常包含操作系统和预先部署的软件。镜像功能可以帮助您快速部署环境。您可以将已经部署好环境的 CVM 实例制作为镜像，在新创建 CVM 实例时加载此镜像，从而极大提升部署效率。您可以将自定义的镜像通过控制台、API 或 CLI 与其他用户共享。腾讯云官方提供公共镜像供您选择，腾讯云市场中也提供第三方镜像（多种操作系统及应用程序）。支持跨地域镜像复制功能，您可以在不同地域下快速部署相同的云服务器实例，提高应用程序的健壮性。除了 CVM 实例和存储的标准使用费外，镜像服务不需要其他任何费用。云硬盘高可靠性 云硬盘是数据块级别的持久存储设备，具有高可用性、高可靠性的特点，数据可靠性达 99.9999999%，领先业内水平。云硬盘采用三副本存储机制，在任何一个副本故障时快速进行数据迁移恢复，时刻保证用户数据 3 份副本可用，为您提供安全放心的数据存储服务。高性能支持三种类型的云硬盘：普通云硬盘，高性能云硬盘和 SSD 云硬盘，满足不同场景下的需求。其中 SSD 云硬盘采用 NVMe 标准高性能 SSD，单盘提供 24000 随机 IOPS，260MB/s吞吐，同时实现了超强性能与超高可靠性。快照备份通过对云硬盘创建快照来保留数据的备份副本，您可以随时从快照创建新的云硬盘，并将其连接到另一个实例，提高业务的灵活性。扩展性您可以自由配置云硬盘的存储容量，按需扩容，且无须中断业务。单磁盘容量为10-16000GB，单CVM累计可挂载160TB的存储，单CBS集群存储容量无上限，高效应对TB/PB级数据的大数据处理场景。网络高质量腾讯云为您提供高质量BGP网络，提供极速公网体验。BGP网络支持国内所有主流运营商接入，覆盖全国超20线的极速公网体验，实现公网入口故障时跨域秒级调度。安全私有网络（VPC）允许您在云中预配置独立的网络空间，在自己定义的虚拟网络中启动云资源。您也可以在公司数据中心和 VPC 之间创建 VPN 或专线连接，将腾讯云用作公司数据中心的扩展。通过访问策略控制（ACL）来控制进出VPC中各子网的流量。通过设置安全组策略可以控制每个实例的流入流出流量。弹性IP弹性公网 IP 地址是专为动态云计算设计的静态 IP 地址。您可以将弹性公网IP与账户下的某台 CVM 绑定，当此台 CVM 故障时，您可以快速将此IP绑定到另外一个 CVM 实例，保证业务的可用性。云监控性能监控云监控提供针对腾讯云产品的重要性能数据的分钟级监控。您可以使用此功能来监控 CVM实例的资源利用率和运行性能（包括 CPU 利用率，磁盘读写和网络流量等指标），通过可视化的监控结果来快速定位问题。告警与动作触发您可以通过设置告警策略来向您发送告警通知或者执行其他自动化动作。例如，当某项监控指标超过了您所设置的告警阈值，您可以使用弹性伸缩功能来动态的增加或者删减 CVM实例的数量。您无需支付任何费用即可使用云监控服务。负载均衡负载均衡可以保障应用程序的高可用性。负载均衡功能可以将应用程序的流量分发到多台CVM上。当负载均衡功能检测到不健康的实例后，负载均衡功能会自动将流量重定向到剩余的健康实例中；通过在不同可用区上部署负载均衡器，可以实现跨可用区容灾。弹性伸缩弹性伸缩功能可以根据您定义的策略，将 CVM 实例集群保持在合适的数量。
根据业务负载实现分钟级响应：弹性伸缩功能在需求高峰期时自动增加 CVM 实例，保障程序的可用性；在业务回落时自动减少 CVM 实例，节省成本。
监控您的集群，随时替换掉状态异常的实例，保证业务健康运行。
对于负载变化有着固定的时间规律的业务，我们可以利用弹性伸缩设定在高峰时段扩展实例数量，在业务低谷的时候缩减实例数量。您无需支付任何费用即可使用弹性伸缩服务。
