看着上个月1万9的云账单，我嘬了口咖啡。想起去年这时，老板把4万2的账单推到我面前，只问了句：“咱们的云，是金子做的吗？”
我知道，是时候动刀了。
第一刀：信任，但要核实——VPA的“精准手术”
核心动作：用VPA把当年“拍脑袋”写下的Requests往下剃。
2025视角：VPA的推荐算法更准了，但我们反而更谨慎。现在它会结合历史负载峰值给出“安全区间”，而不是一个孤零零的值。
真实疗效：Java业务内存Request降了40%，账单立减18%。
血泪教训：
- 重启是硬伤：VPA调资源依然要重启Pod。我们现在立了规矩：只对无状态、有副本的业务动刀。有状态的？碰都别碰。
- 别信默认值：我们栽过跟头。现在一定会根据业务特性，手动给VPA的推荐值加上20%的安全缓冲。
第二刀：让集群学会“深呼吸”——弹性与成本的平衡术
核心动作：HPA负责扩缩，Karpenter秒级拉起Spot节点兜底。
2025视角：Karpenter已成Spot节点管理的事实标准，它对多架构（x86/ARM）混部的支持，让抢不到x86 Spot时能有ARM备选，成功率大增。
真实疗效：早高峰扩容30秒内完成，Spot占比拉到65%，成本再降20%。
踩坑实录：
- 左右互搏：VPA和HPA同时调CPU，会让集群“精神分裂”。我们的策略是：HPA管伸缩，VPA只调内存，井水不犯河水。
- 优雅告别：Spot实例回收通知可能短至30秒。我们把Pod的
terminationGracePeriodSeconds统一设为90秒，并确保应用能正确处理SIGTERM信号，这是生死线。
第三刀：到点拉闸，但别“一刀切”
核心动作：开发/测试环境夜里定时缩容。
2025视角：CronHPA依旧能打，但“缩到0”已不是唯一解。对于启动慢的AI训练环境，我们改用夜间缩容到1副本，保证能快速响应紧急任务。
真实疗效：测试集群月度计算费省下55%。
关键一步：缩容前不清理PDB（Pod中断预算），就像拉闸不通知住户——必遭投诉。
第四刀：每周“扫雷”——最危险的钱，往往最好省
核心动作：用Grafana仪表板（ID: 17389）揪出闲置资源。
2025视角：开源工具扫出目标后，我们会用Kubernetes Job跑一个“标记-观察-删除”的确认脚本，避免误杀。
真实疗效：每周清半小时，平均抠回10%费用。
红线警告：删PVC等于删数据。我们要求必须与负责人当面确认，并在删除前自动创建最终快照，给自己留最后一道保险。
2025年的新战场：当K8s遇上AI
优化传统Web服务已是基本功，2025年真正的成本黑洞是AI/ML工作负载。我们发现：
- GPU Spot实例：成本能降70%，但库存更不稳。我们正尝试用Karpenter自动在多个AZ（可用区）抢货。
- 推理服务：为AI服务配置HPA时，不能只看CPU，QPS（每秒查询率）或并发连接数是更灵敏的扩缩容指标。
老兵心法
在2025年，省钱不再是运维的孤军奋战，而是FinOps（财务运维）文化。
- 看数：让成本对每个团队可见。
- 弹性：让资源随业务真实波动。
- 清理：让浪费无处藏身。
这套组合拳下来，50台节点的集群，月账单从4万2稳到1万9。老板用省下的预算给团队配了台顶配咖啡机。
现在，我们一边喝着咖啡，一边看着集群资源曲线平稳起伏。这感觉，比什么都踏实。
#金石焕新程#
