弹性伸缩实践

本文由将介绍 Freshworks 为何以及如何采用 Karpenter 以减少资源浪费，降低 AWS 成本。

那是一个周日的早晨，我正刷着牙，手机却突然开始疯狂震动： 原来，原本应该“智能”的 Kubernetes 弹性伸缩彻底失控了。

今天，我们就来一起Anthropic 如何降低 Claude 模型的训练与推理成本，拆解这条“降本增效”的实践之路。

在 CloudPilot AI 的支持下，Netvue 不仅升级了 GPU 调度策略、显著降低推理成本，更将原本沉重的基础设施支出转化为业务增长的驱动力。

CloudPilot AI 在此基础上进一步优化，结合智能调度、Spot 实时价格感知和中断预测，带来更智能、更稳定的资源优化能力。本文将分析 Karpenter 的局限性，以及 CloudPilo

本文将介绍 Fiverr 基础设施团队在 2024 年完成的一项迁移实践，详细记录了他们如何从 Kubernetes 迁移至 Karpenter，并从中获得了哪些收益。

在这个信息爆炸的时代，一条突发新闻可能会在几分钟内吸引上百万用户同时涌入网站。 作为全球最具影响力的新闻机构之一，《纽约时报》如何应对这样的超高流量冲击？

Kubernetes 1.33 引入的原地 Pod 调整是让垂直扩缩容走向“无感知”的重要一步，但这只是开始，接下来还有更多令人期待的进展。

在本文中，我们将介绍 7 种策略，让你安全度过Spot 实例3分钟的服务中断窗口期，即使在中断发生时也能让 Kubernetes 工作负载平稳运行。

通过采用这两项技术，Snowflake 不仅显著强化了自身的安全防护，还通过弹性扩缩实现了性能优化，充分体现了现代云原生解决方案在打造高性能、弹性 Kubernetes 环境的巨大潜力。

在云计算领域，尤其是在像 QA 这样并非生产环境的场景中，基础设施的成本管理始终是一个挑战。本文将介绍在保证应用可靠性的前提下，从最初的架构出发、一路成功实现云支出大幅缩减的实践过程。

如何将模糊的云账单转化为清晰的明细去向？如何在几个月之内砍掉数百万美元的云成本？如何在保证产品功能不受影响的情况下精准配置计算资源？本文将带你走进多儿真实的一线复盘。

在当前云原生架构日益复杂、资源使用碎片化的趋势下，控制和优化云成本成为了企业管理中越来越重要的一环。如何做到“把钱花在刀刃上”——避免计算资源冗余和隐藏支出，成为广大企业和工程师重点关注的话题。

通过 CloudPilot AI，「出海匠」成功在云端优化了计算资源管理，实现了成本降低与计算效率提升的双重目标。智能化的资源管理和自动化调度使得团队能够灵活应对不同的计算需求，同时降低了运维成本。

本文将探讨「芝麻街」制作方PBS的俭约架构实践之道，如何以最具成本效益的方式，为公众提供优质的内容和服务。

深入探讨 Yelp 的 SRE 团队从自研的 Clusterman 迁移至 AWS Karpenter 的实践历程，Karpenter 的优势以及其迁移策略。

如何在 kOps 部署的 AWS Kubernetes 集群上部署 Karpenter，通过具体步骤和技术细节，帮助用户在现有架构中实现动态扩展能力，同时最大化利用 Karpenter 的优势，提升集

虽然 Cluster Autoscaler 一直以来是 AKS/Kubernetes 的默认节点扩缩工具，但其存在诸多限制，促使微软引入 Karpenter。 本文将深入探讨这些挑战，并介绍 Kar

本文由网络安全独角兽 Orca Security 的 FinOps 工程师 Ilay Simon 撰写，介绍了他们如何一步一步通过减少闲置资源来削减 Kubernetes 成本。

超超超详细的实践教程！6个步骤带你巧用 Karpenter 和 Spot 实例节省 K8s 集群的计算资源！