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Freshworks 采用 Karpenter 優(yōu)化 AWS EKS 資源利用率,解決原有方案(Cluster Autoscaler)導致的 vCPU 僅用35%、內(nèi)存54% 的低效問題。Karpenter 通過實時匹配 Pod 需求創(chuàng)建精準配置的 EC2 實例,顯著提升性能(2秒響應Spot中斷)、降低成本(Spot實例利用率提升至50%+),并支持多實例類型與可控節(jié)點中斷。部署通過 Terraform+ArgoCD 實現(xiàn),配置 NodePool/EC2NodeClass 模板統(tǒng)一管理,結合優(yōu)雅終止和分級調(diào)度策略,最終在保證高可用性的同時節(jié)省成本。
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在生成式 AI 的浪潮下,計算資源,尤其是支撐所有服務運行與調(diào)度的 CPU 資源,已經(jīng)從單純的成本項目,升級為驅動創(chuàng)新速度與競爭力的底層基石。每一份資源的利用效率,都直接影響業(yè)務的響應速度和市場反應能力。 因此,資源浪費不僅意味著更高的成本負擔,更會削弱企業(yè)在技術演進與市場競爭中的主動性。 然而,隨
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原文發(fā)布于 CloudPilot AI 由 CloudPilot AI 團隊主要貢獻開發(fā)的 Karpenter GCP Provider,已于近日發(fā)布預覽版本。這一版本的推出,意味著 Google Cloud 用戶也能充分體驗 Karpenter 在智能調(diào)度與成本優(yōu)化方面的強大功能。 這不僅是產(chǎn)品本
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原文發(fā)布于 CloudPilot AI 在云原生環(huán)境中,Kubernetes 資源配置是一項非常關鍵的工作,尤其是當你通過 GitOps 流程來管理集群時更是如此。 這篇文章會帶你了解資源管理中常見的一些“坑”——比如資源預留太多,配額浪費嚴重,或者因為資源不足而無法部署新服務。同時我們也會介紹幾種
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2012 年我大學畢業(yè),作為一名初入職場的軟件工程師開始了職業(yè)生涯。 那時,AWS 正逐步進入日本市場,很多 IT 公司開始從本地部署遷移到云端。我的第一個項目是在日立公司基于 AWS 構建基礎設施。 那時候的 UI 控制臺還很簡陋,我們團隊通過 API 和 SDK 編寫了大量自動化代碼,例如負載均
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Sonos 是一家總部位于美國加利福尼亞的家庭智能無線音響制造商,主要研發(fā)和生產(chǎn)家庭無線智能音響系統(tǒng)。 通過不同產(chǎn)品組合滿足用戶個性化的家庭音樂娛樂需求,Sonos 將無線技術與高品質(zhì)聲音完美結合,以支持用戶多樣化的音樂服務。 2016 年,Sonos 實現(xiàn)年營收 9 億美元,兩年后成功登陸納斯達克
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本文由 CloudPilot AI 編譯,轉載請聯(lián)系marketing@cloudpilot.ai 近日,設計軟件新貴 Figma 正式遞交 IPO 申請,有望成為 2025 年規(guī)模最大的科技上市案。 2024 年,F(xiàn)igma 實現(xiàn)營收 7.49 億美元,同比增長 48%;2025 年 Q1 收入達
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引言 如今,Kubernetes 已成為容器編排的標準,但它的架構并非憑空誕生,而是深受 Google 管理大規(guī)模基礎設施經(jīng)驗的影響。 要理解 Kubernetes 的起源,就必須追溯其技術血統(tǒng)——源自 Google 的兩個內(nèi)部系統(tǒng):Borg 和 Omega。 早在 Kubernetes 開源之前,
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去年 AWS re:Invent 大會上開始出現(xiàn)一個微妙變化,具體表現(xiàn)為:新發(fā)布的 EC2 實例類型不再支持預留實例(Reserved Instances,簡稱 RI)了。 如果你去查看諸如 trn2、p5e、i8g、f2 和 i7ie 這些實例類型的定價頁面,你會發(fā)現(xiàn)它們只顯示 Savings P
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01|令人措手不及的告警 那是一個周日的早晨,我正刷著牙,手機卻突然開始瘋狂震動: Slack 告警(來自 AWS): “您本月的支出已超過預算的 80%。” 財務團隊緊急消息: “今天早上 AWS 為什么一下子扣了我們 $5,000?” 原來,原本應該“智能”的 Kubernetes 彈性伸縮徹底
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