弹性伸缩组
按 CPU 65% / 队列积压 200 条双阈值触发，30 秒内完成一轮扩缩容决策。
Core Capability
六项核心能力，构成跃动的云底座
卡片以弧形错落排布（第 2、5 张上抬），配合视差滚动形成「跃动」的节奏；每张卡都给出可核对的量化指标，而不是形容词。
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边缘加速网络
静态资源就近分发，命中率目标 96% 以上，回源带宽下降约四成。
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数据可视化看板
默认 46 项指标，支持分屏双轴对比，1 秒刷新粒度可按需降到 5 秒省资源。
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动态交互编排
把扩容、发布、回滚串成可视化流程，每一步都有可回退的版本快照。
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AR / VR 体验预览
机房拓扑与机柜排布可在头显或手机 AR 中叠加查看，巡检路径自动生成。
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安全与合规基线
默认开启传输加密与密钥轮换，审计日志保留 180 天，支持一键导出。
把分屏云控制台落地的 5 条清单
每条都给出可执行动作与量化阈值，照着做即可在两周内上线第一版分屏监控页。
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先定分屏比例，再定内容
左栏放结论与操作，右栏放证据与图表。桌面端建议
52:48，移动端降为单列并把图表置顶，避免用户先看到大段文字。 -
控制首屏指标数量在 3~4 个
超过 5 个关键数字会让分屏失去焦点。推荐：延迟
P95、可用性、错误率、成本/千次请求，每个都标注统计窗口。 -
数据刷新分级，别全部 1 秒
核心指标
1s、拓扑与容量15s、账单与成本60s。分级后前端请求量可下降约70%，同时保留「跃动」的实时感。 -
视差与动效设上限
视差位移不超过
24px，动画时长300~600ms，并监听prefers-reduced-motion直接降级为静态，避免眩晕与掉帧。 -
给每张图配可读文案
截图必须写描述性
alt，图片容器固定宽高比（如16:10）并加object-fit:cover，防止加载时布局跳动超过0.1的 CLS 阈值。
图文混排特写：一次扩容的完整跃动轨迹
把「看不见的扩容」拆成左右两栏同步播放
左栏是决策链与参数，右栏是节点数与 P95 延迟的同步变化。用户在同一视野内既看到「为什么扩」，也看到「扩完有没有变好」，这正是分屏设计在云计算场景里最有价值的用法。
传统单栏看板 痛点
- 图表与操作入口相距 2~3 屏
- 扩容前后需手动截图对比
- 关键阈值散落在配置页
分屏跃动看板 做法
- 结论与证据左右并置，零滚动
- 时间轴对齐，自动生成前后对照
- 阈值内联展示，越线即变色
三个团队的真实反馈
我们原来排查一次线上抖动要翻五个页面。改成左右分屏后，告警、拓扑、日志在同一屏，平均定位时间从 26 分钟压到 9 分钟。
MTTR ↓ 65%
最打动我们的是数据可视化没有堆装饰。46 项指标按刷新频率分级，浏览器内存占用比旧看板低了近一半。
前端内存 ↓ 47%
用 AR 预览把机柜排布投到现场，新同事上手巡检的时间从两天缩短到半天，走错机柜的情况基本没有了。
培训周期 ↓ 75%
三种实例规格，怎么选不踩坑
按峰值并发与延迟目标选型，别只看 CPU 核数。下表为示例口径，签约前请以压测报告为准。
| 规格 | 适用峰值 | P95 延迟 | 推荐场景 | 注意事项 |
|---|---|---|---|---|
| 通用型 G2 | ≤ 1.5k req/s | 18ms | 内部管理系统、后台 API | 突发流量需开弹性伸缩 |
| 计算型 C4 | 1.5k ~ 6k req/s | 12ms | 数据可视化聚合、实时计算 | 内存偏低，注意缓存命中率 |
| 内存型 M3 | ≤ 3k req/s | 21ms | 会话密集型、AR/VR 资源服务 | 单位成本最高，先做容量评估 |
四类典型场景，分屏各自怎么用
Start With A Split
先用一张分屏页，验证云上信息效率
带上你的峰值并发与延迟目标，我们会在 2 个工作日内给出一份分屏布局建议：左栏放什么结论、右栏放哪些可视化、刷新频率如何分级，一并给出实测参考值。