云原生数据库，无论是托管服务还是在云基础架构上自托管，都提供了无与伦比的可扩展性和灵活性。然而，如果不仔细监控资源利用率，这些优势很快就会转化为不断攀升的成本或性能瓶颈。智能扩展需要密切关注特定指标。
CPU 利用率和内存利用率至关重要。持续的高 CPU 利用率可能表明实例规模不足、查询效率低下或工作负载过载。同样，持续的高内存利用率可能导致数据交换到磁盘，从而显著降低性能。监控这些指标有助于在性能受到严重影响之前主动扩展或缩减资源。磁盘 I/O 和存储利用率同样重要。跟踪读/写 IOPS、吞吐量和磁盘空间使用率百分比有助于识别潜在的存储瓶颈或是否需要配置更多存储空间。对于具有自动扩展存储功能的数据库，监控存储增长率有助于预测成本。
对于利用对象存储或专用云服务的云原生数据库，与网络 I/O（输入和输出）以及跨区域/跨可用区数据传输成本相关的指标变得至关重要。例如，高昂的网络出口费用可能是一项巨大的隐性成本。监控连 萨摩亚 vb 数据 接数也至关重要。连接数突然激增或持续居高不下可能表明存在应用程序问题、连接池问题，或者仅仅是工作负载不断增长，需要更多数据库实例。
此外，云原生数据库通常会公开与其底层托管服务相关的指标，例如数据库实例状态、备份成功率/失败率以及修补状态。这些指标提供了运行状况检查，并确保了云托管基础设施的可靠性和安全性。通过主动跟踪和分析这些资源利用率指标，组织可以确保其云原生数据库高效扩展、优化成本并保持高性能，从而充分利用云弹性的真正威力，而不会产生意外后果。