美股 SaaS 巨头如何用 Karpenter 节省 1/4 的 EC2 成本
Freshworks 采用 Karpenter 优化 AWS EKS 资源利用率,解决原有方案(Cluster Autoscaler)导致的 vCPU 仅用35%、内存54% 的低效问题。Karpenter 通过实时匹配 Pod 需求创建精准配置的 EC2 实例,显著提升性能(2秒响应Spot中断)、降低成本(Spot实例利用率提升至50%+),并支持多实例类型与可控节点中断。部署通过 Terraform+ArgoCD 实现,配置 NodePool/EC2NodeClass 模板统一管理,结合优雅终止和分级调度策略,最终在保证高可用性的同时节省成本。 阅读全文
posted @ 2025-10-15 16:23 CloudPilotAI 阅读(19) 评论(0) 推荐(0)
在生成式 AI 的浪潮下,计算资源,尤其是支撑所有服务运行与调度的 CPU 资源,已经从单纯的成本项目,升级为驱动创新速度与竞争力的底层基石。每一份资源的利用效率,都直接影响业务的响应速度和市场反应能力。 因此,资源浪费不仅意味着更高的成本负担,更会削弱企业在技术演进与市场竞争中的主动性。 然而,随
引言 如今,Kubernetes 已成为容器编排的标准,但它的架构并非凭空诞生,而是深受 Google 管理大规模基础设施经验的影响。 要理解 Kubernetes 的起源,就必须追溯其技术血统——源自 Google 的两个内部系统:Borg 和 Omega。 早在 Kubernetes 开源之前,
去年 AWS re:Invent 大会上开始出现一个微妙变化,具体表现为:新发布的 EC2 实例类型不再支持预留实例(Reserved Instances,简称 RI)了。 如果你去查看诸如 trn2、p5e、i8g、f2 和 i7ie 这些实例类型的定价页面,你会发现它们只显示 Savings P
01|令人措手不及的告警 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: Slack 告警(来自 AWS): “您本月的支出已超过预算的 80%。” 财务团队紧急消息: “今天早上 AWS 为什么一下子扣了我们 $5,000?” 原来,原本应该“智能”的 Kubernetes 弹性伸缩彻底
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