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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。
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CloudPilot AI 致力于通过提供灵活高效的集群弹性能力优化云成本。通过与阿里云容器服务和弹性计算团队的深度合作,去年11月我们为 Karpenter 开源社区贡献了阿里云 Provider,为阿里云用户带来了 Karpenter 的灵活多策略集群弹性能力。 如今,CloudPilot AI
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本文由 DevSecOps 专家 Tanat Lokejaroenlarb 撰写,将介绍 Adevinta 团队是如何发现隐藏的降本机会,最终通过一行代码的更改,让他们每月节省5000美元的开支。 一直以来,如何降低成本都是所有关注基础设施的平台团队反复讨论的话题,Adevinta 团队也不例外。关
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本文介绍如何通过 Karpenter 动态调度阿里云 Spot 实例运行 Spark 作业,实现 90%+ 成本节省。 涵盖集群搭建、Spark Operator/Karpenter 部署、Executor 弹性扩缩配置及效果验证,提供完整代码示例。 阅读时间约 10 分钟(技术细节较多,含代码及配
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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。 背景 Kubernetes 是一个强大的工作负载编排平台,但成本管理往往是一大挑战。当我们首次分析 AWS Kubern
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引言 在 2023 年的 KubeCon 北美大会上,微软宣布在 Azure Kubernetes Service(AKS) 中引入 Karpenter 作为 Cluster Autoscaler(CA)的替代方案,并将其命名为 Node Autoprovisioning(NAP)。 虽然 Clus
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01/引言 在云计算领域,尤其是在像 QA(Quality Assurance)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。 我们的 QA 环境对测试的稳定性要求较高,但我们注意到,大量基础设施成本都花在了 EC2 按需实例上。经过深入调研,我们决定在 QA 环境中引入 Karpen
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在 Kubernetes 中,资源管理一直是个难题。配置复杂、调优困难,容易导致资源浪费和成本上升。虽然 Cluster Autoscaler 提供了基础的自动扩缩能力,但由于依赖节点组机制,响应慢、配置繁琐。 Karpenter 作为更灵活的替代方案,通过直接与云厂商交互加快了扩缩容速度,简化了管
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摘要:原文发布于 CloudPilot AI 由 CloudPilot AI 团队主要贡献开发的 Karpenter GCP Provider,已于近日发布预览版本。这一版本的推出,意味着 Google Cloud 用户也能充分体验 Karpenter 在智能调度与成本优化方面的强大功能。 这不仅是产品本
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