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成本优化
该标签下的文章、提问与讨论帖。
背景 我维护一个 12 节点（16C64G，K8s 1.28，containerd 1.7）的自建集群，上面跑着 40+ 服务：API 网关、订单服务、日志采集（fluent-bit）、batch ETL、监控 agent（node-exp
【背景】 15 年嵌入式出身，近 5 年转容器化与 K8s 运维。去年在一个 30 节点生产集群（K8s 1.28，cgroup v2）做降本时撞上这道题：60% 以上服务都按 requests=limits 配（Guaranteed Qo
【背景】 做了 5 年云原生运维，我们集群 K8s 1.28 + containerd，300+ 工作负载，一半是 Java 服务（JDK17，G1），一半 Go。最近做容量成本盘点时发现一个尴尬的事实：全集群只有不到 30% 的 Pod
背景 我管过一个 200+ 节点的 K8s 集群（1.28，EKS），去年做成本治理，把无状态服务的 NodePool 改成 70% spot + 30% on-demand 混部，配合 Karpenter 做节点替换。账面上每月省了约 4
【背景】 做了 5 年云原生，最近一年带团队做集群降本项目，把核心原则从「按峰值留余量」切换到「按 P95 利用率提密度」。节点数从 41 砍到 26，账单确实降了 30%+。但随之而来的三类问题，让我开始怀疑我们其实是在用「稳定性」换「账
背景 我负责一个 12 节点（16C64G，Kubernetes 1.28.9，containerd 1.7.13，cgroup v2，内核 5.15）的生产集群，上面跑着 30+ 个 Java 17 / Spring Boot 3 与 G
背景 我负责一个 10 节点（16C64G，Kubernetes 1.28.9，containerd 1.7.13，cgroup v2）的生产集群，跑 Java 17 / Spring Boot 3 的无状态订单服务。每个 Pod 里有两个
背景 做了 15 年算法，从推荐系统到数据平台都带过。最近帮两个团队搭新系统的观测体系，发现一个很有意思的现象：大家的监控面板都很漂亮，但被问到「这个系统上线后，你每天早晨第一件事看哪个数字」时，答案惊人地不一致—— - 有人盯 P99 延
背景：我负责一个 12 节点（8C16G、节点池混部）的生产集群，Kubernetes 1.28，containerd。最近做成本复盘时发现一个反复出现的矛盾：很多业务 Pod 的 CPU/Memory request 是按压测峰值 × 1
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