我们有些相当复杂的页面（包含大量Confluencemacros）导致大量的CPU占用。
缺少资源和身份验证问题导致了这些异常。
运维和开发团队现在可以轻松地划分处理硬件和应用程序问题的优先级
所以如前所述，上下文是关键。但这些数据不是轻而易举就能获得的-上下文依赖于智能关联的能力，使所有相关的数据组成一个连贯的故事。当"横向"的事务数据（最终用户响应时间的分析）关联到"纵向"的硬件层面信息，这就很容易让两个团队达到一个共识，并规划影响最小的修复的优先级。
这次实验使我们能够确定以下几个行动项：
当应用程序对其他程序造成负面影响时，部署我们的关键应用程序到其他的机器上。
优化我们的页面生成方式，以便降低CPU使用率。
为虚拟机分配更多的CPU，以便能够处理更多的负载。
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