执行器指标不包括http.server.requests

执行器指标是指在云计算领域中用于衡量执行器性能和效率的指标。它们用于监控和评估执行器的运行情况，以便及时发现和解决潜在的问题，提高系统的可靠性和性能。

执行器指标通常包括以下几个方面：

1. 执行器的吞吐量（Throughput）：指单位时间内执行器处理的请求数量。高吞吐量表示执行器能够高效地处理大量请求，提高系统的并发处理能力。
2. 执行器的响应时间（Response Time）：指执行器处理请求所需的时间。较低的响应时间表示执行器能够快速响应请求，提供良好的用户体验。
3. 执行器的错误率（Error Rate）：指执行器处理请求时发生错误的比例。较低的错误率表示执行器的稳定性和可靠性较高。
4. 执行器的资源利用率（Resource Utilization）：指执行器使用的资源（如CPU、内存、磁盘等）的利用率。高资源利用率表示执行器能够充分利用系统资源，提高系统的效率。
5. 执行器的并发连接数（Concurrent Connections）：指同时连接到执行器的客户端数量。较高的并发连接数表示执行器能够处理大量并发请求，提高系统的并发处理能力。
6. 执行器的可用性（Availability）：指执行器在给定时间内可用的比例。较高的可用性表示执行器能够提供稳定可靠的服务。

执行器指标的应用场景包括但不限于：

1. 监控和评估执行器的性能和效率，及时发现和解决潜在问题。
2. 优化执行器的配置和资源分配，提高系统的性能和可靠性。
3. 进行容量规划和预测，确保执行器能够满足系统的需求。
4. 评估执行器的扩展性和可伸缩性，为系统的扩展和升级提供参考。

对于执行器指标的监控和管理，腾讯云提供了一系列相关产品和服务，包括但不限于：

1. 云监控（Cloud Monitor）：提供全面的云资源监控和告警服务，可监控执行器的各项指标，并及时发出告警通知。
2. 云审计（Cloud Audit）：提供全面的云资源操作审计服务，可记录和分析执行器的操作日志，帮助用户了解执行器的使用情况。
3. 云日志服务（Cloud Log Service）：提供全面的日志收集、存储和分析服务，可帮助用户收集和分析执行器的日志信息，发现潜在问题。
4. 云负载均衡（Cloud Load Balancer）：提供高可用、高性能的负载均衡服务，可将请求分发到多个执行器实例，提高系统的并发处理能力。
5. 云弹性伸缩（Cloud Auto Scaling）：提供自动伸缩服务，根据执行器指标的变化自动调整执行器的实例数量，提高系统的弹性和可伸缩性。

以上是关于执行器指标的概念、分类、优势、应用场景以及腾讯云相关产品和服务的介绍。希望对您有所帮助。