一、核心指标分析法
低利用率识别
CPU闲置：长期（如连续30天）CPU平均利用率低于15%且峰值未超30%，需核查是否为冗余配置 内存空洞：内存使用率持续低于20%但未启用内存压缩技术，可通过free -m与云监控图表交叉验证 空闲存储：监控磁盘空间利用率曲线，若仅使用采购容量的30%-50%，可能存在过度预分配
异常波动检测
周期性资源突增突降（如每日仅1小时负载达60%）表明资源调度策略失效 通过阿里云监控服务生成时间序列图，标记负载与业务周期不匹配时段 二、僵尸资源定位策略 资源类型 监控特征 取证工具 僵尸虚拟机 连续7天CPU<1%且网络流量≈0 云监控实例运行状态图谱 冗余快照 快照数量与业务变更频率不匹配 成本洞察快照分析模块 废弃存储卷 存储I/O连续30天为0值 磁盘IOPS监控曲线 三、多维度交叉验证
业务关联分析
将资源消耗图表与业务系统日志对齐，识别无对应业务活动的资源占用 示例：数据库服务器在业务低谷期仍保持80%内存占用可能存在内存泄漏
成本效能对比
使用阿里云成本洞察功能，生成资源利用率与费用占比的散点图： 高费用低利用率（右下象限）标记为优先优化目标 低费用高利用率（左上象限）列为健康标杆 四、智能告警配置
阈值规则示例
CPU日均利用率 < 10% 持续5天 → 触发资源降级建议 存储容量使用率 < 40% 且月增量 < 1% → 提示缩容可能性
动态基线告警
启用阿里云智能基线计算，当实际使用曲线持续低于历史基线20%时自动预警
通过上述方法组合，可系统化识别资源浪费。建议每月生成《资源效能矩阵报告》，对存在三项及以上异常指标的实例启动强制优化流程。
