及时删除没用的垃圾文件

在我们用电脑的过程中，有些软件或者文件在用过之后如果不再需要的话，就应该及时删除，比如看完了的电影，用过的文档。防止垃圾文件积累使电脑运行变慢。还有就是定期进行磁盘碎片整理，详细过程如下：点击“开始”选项，用鼠标指着“所有程序”，再指着“附件”，然后在“系统工具”中选择“磁盘碎片整理程序”，选择C盘，点击“碎片整理”，在显示“清理完成”后点“关闭”。按照上述方法分别对剩下的磁盘进行清理。这样电脑的速度就会变快了。

合理设置虚拟内存

虚拟内存技术是把磁盘空间当成内存来用，这样就可让我们可以使用更多的内存，那怎么才能合理设置虚拟内存呢?首先打开“控制面板”，找到“系统”选项，点击“高级”里的“性能”设置，在弹出的对话框里选择“高级”下的“虚拟内存”，在“自定义大小”中填入合适的数值，什么叫合适数值呢，就是指物理内存的1.5倍到3倍之间。设置完成之后电脑的速度就会变快了。

如何做到全面容量管理

在服务器环境下，可以提高资源利用率的工具一般都是虚拟化产品，主要来自VMware, Microsoft 和Citrix。在存储和备份中提高资源利用率的工具一般是可以提供自动精简配置，分层数据的新的存储系统，或者可以提供性能压缩，重复数据删除或归档的优化产品。

步骤1：导入数据

数据就是力量：如果没有它，企业就无能为力。容量管理的关键第一步是为资源导入性能、容量和配置以及业务KPI的度量标准，其中包括：物理设施/虚拟设施/云计算基础设施、数据库、存储、网络、大数据和设施。

收集这些数据有多种方法，其中包括从实时监控工具、行业标准ETL提取、直接API集成中导入数据。企业还需要确定要收集数据的频率和精细度;大多数组织通常采用每24小时收集的方法，而收集的数据越多，基础信息就越全面，从而通过复杂的分析提供更好的洞察力。这有助于企业做出更好的业务决策，并变得更加主动。

收集性能数据只是完全成熟的容量管理生命周期的一半。企业还需要业务服务模型，可能从某种发现解决方案填充到配置管理数据库(CMDB)中。发现工具为组织提供其已知和未知资产的完整清单。通常，发现解决方案也可以映射应用程序。这样可以深入了解哪些应用程序正在使用哪些基础设施，以及某些相关应用程序是否需要接近以获得更好的性能。目前的最佳实践是，在构建分析、模型、报表和仪表板时，利用在配置管理数据库(CMDB)中标识为配置项(CI)的标记作为筛选条件。

使用标记方法是获取服务视图的另一种方法，也是云计算服务提供商鼓励使用的方法。利用良好的标记方法，组织可以创建满足各种利益相关者需求的数据自定义视图，同时需要了解内部部署和云计算资源使用情况以及成本。典型的标记包括按部门分类、数据关键性、遵从性、实例类型、集群、用户组等。标记可以在资源配置时应用，但随着时间的推移，企业可能还需要使用容量管理应用程序定义和应用其他标记。

容量管理应用程序负责将IT和业务方面结合在一起。这将提升容量管理实践，从简单的孤立基础设施容量管理升级到更成熟的服务级别功能，从而实现高级建模技术，例如对服务需求进行建模更改。

步骤2：分析数据

组织既然拥有了数据，那么还需要了解资产，以了解实际情况。许多组织缺乏对其业务服务的可见性，因为他们的业务被组织成由多个监控工具管理的技术孤岛，每个监控工具都有自己的用户界面。利用在一个位置提取和组织此数据的解决方案至关重要。这将人们带到第二步：数据分析。

利用率分析应该从以下几个方面进行。

可见性：整个环境的可见性是容量管理过程的基础。企业通过可见性来分析发现数据，深入了解其拥有的资产、资产配置以及资产所在位置。

基线：接下来，配置正常的利用率配置文件和基线(此步骤需要机器学习)。企业需要了解一段时间内的使用模式，并确定其存在的周期性行为的类型及其原因。分析的时间越长，收集的数据越多，基线和分析的准确性就越高。持续的数据收集和分析是正确分析和基线的关键。随着时间的推移，了解资源使用模式有助于组织确定确保一致性能所需的容量级别。

峰值分析：确定周期性行为和最繁忙的时期。了解工作负载何时发生变化对于高效使用至关重要，尤其是在云平台中，组织每天、每小时、每分钟或每秒都在为资源付费。通过理解这些行为，组织可以在不浪费资源的情况下，对如何处理应用程序和资源应用程序做出更好、更明智的决策，以确保性能。

优化：寻找优化资源使用的机会。这可能涉及使计算配置适应工作负载的变化，例如添加内存或CPU。这就需要有效地实现自动化。人工操作通常已经过时，并且无法跟上现代企业的变化步伐。

步骤3：预测数据

组织通过了解当前拥有的内容以及如何使用资源，可以通过预测未来利用率以及潜在的容量限制或饱和度来更加主动地管理其环境。这些知识可以帮助组织防止服务降级，并防止潜在的中断。预测还可以了解未来配置变化将如何影响当前和预计的性能，这是容量管理过程的另一个关键方面。

通过预测，组织可以预测未来配置更改对利用率水平的影响，并在影响性能之前标记预期饱和点。要主动识别存储容量饱和度：确定存储池何时可能用完容量、量化满足分配要求所需的额外容量、以及验证存储系统中是否有足够的未使用磁盘来扩展现有存储池。这个过程可以避免购买不足的情况，并满足当前和未来的存储要求，从而可以防止停机。同时，精确的大小调整有助于避免过度购买和浪费存储容量。

步骤4：使用数据进行规划

既然组织了解了现有系统、应用程序和业务服务的预计有机增长，现在就可以开始实施第4个步骤，该步骤的重点是规划新的项目、应用程序和业务服务。这通常被称为需求管理或预留感知容量管理。