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正式上线!CloudPilot AI 现已支持阿里云

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 再进一步,在商业版中正式支持阿里云,这将为采用多云策略的企业提供无缝的兼容性支持,进一步简化云成本优化流程。

核心优势不变,能力持续增强

CloudPilot AI 是一款基于 Karpenter 构建的智能化云成本优化工具,通过以下特性,为用户提升10倍资源利用效率,最高降低80%云成本

Spot 实例全生命周期护航

  • 提前120分钟发送中断通知:在云上,Spot 实例以其大幅节省成本的优势深受开发者喜爱,但它的价格波动和中断风险让许多人望而却步。 CloudPilot AI 基于机器学习算法预判 Spot 中断风险,预警时效较默认提升60倍,为运维团队赢得从容应对的黄金窗口。

  • 无感迁移,保障业务稳定:CloudPilot AI 识别出 Spot 实例即将中断后,会自动将应用迁移至稳定实例,保障业务稳定运行,同时兼具成本优势。

  • 中断事件趋零化:通过不断学习,持续优化,Spot 实例的中断风险近乎归零。

智能无忧调度与弹性伸缩

  • 全自动多维度调度控制 CloudPilot AI 内置分布式调度引擎,采用非侵入式设计,将调度功能无缝融入现有集群中,无需对业务代码进行任何修改。通过先进的决策算法(结合规则引擎与机器学习预测模型),CloudPilot AI 能自动计算出最优的实例组合,实现全自动化调度,有效平衡成本与稳定性。

  • 平衡服务可用性与成本 在确保服务可用性的前提下, CloudPilot AI 通过细粒度的资源调度策略,在稳定性和成本之间实现智能平衡。调度算法动态分析当前负载和业务需求,优先保证关键任务的高可用性,同时在资源空闲时选择成本更低的实例,以实现整体资源利用率和经济效益的最优化。

  • 灵活的自定义配置能力 除了默认的全自动调度外,CloudPilot AI 还提供了自定义配置能力。用户可以根据自身业务需求和风险偏好,调整调度参数、设置告警阈值或制定特定资源优先级策略,从而实现个性化的资源管理和调度策略定制。

智能匹配上千实例

CloudPilot AI 精准对接阿里云、AWS 等上千种实例,依托智能算法与实时弹性扩缩,实时监控应用的 CPU 利用率、内存占用、磁盘 I/O、网络带宽等关键指标,同时结合实例的成本数据、芯片类型及其他硬件参数。系统采用多目标优化算法对历史数据与实时数据进行建模和预测,动态评估各实例在不同业务场景下的性能与经济性。

通过这一精细化策略,CloudPilot AI 能够自动选出既满足性能需求具备成本优势的实例类型,从而有效减少资源浪费,提升应用稳定性,并为用户提供持续优化、智能化的云资源管理体验。

展望未来

正式支持阿里云后,CloudPilot AI 不仅为阿里云用户提供了更广泛的选择,还进一步优化了整体云成本管理体验。企业用户可以通过 CloudPilot AI 实现以下目标:

  • 高效资源利用:自动化的资源调度和智能分析大幅提升集群利用率,帮助企业在云端实现成本优化。

  • 灵活弹性伸缩:根据业务变化灵活调整资源配置,确保在高峰期也能平稳运行,在低谷期节省开支。

展望未来,CloudPilot AI 将持续创新,与各大云厂商生态深度融合,不断推出更具前瞻性和实用性的功能,助力企业客户在数字化转型中走在行业前列。

即刻访问 www.cloudpilot.ai,获取30天免费试用,开启智能云资源管理的蜕变之旅。让我们以技术为舟,助您在降本增效的浪潮中破浪前行。

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