GPU 调度与 AI 推理成本优化（2025）
GPU 调度与 AI 推理成本优化（2025）推理服务成本受批量与并发与精度等影响，需在性能与体验之间平衡。一、批处理与并发批处理：提升吞吐但增加延迟；按场景权衡批大小。并发调度：控制并发队列与优先级，避免拥塞与抖动。二、精度与算子混合精度：FP16/BF16 在可接受损失下提升性能。算子优化：选择
成本
OpenCost 成本可视化与优化实践（2025）
OpenCost 成本可视化与优化实践（2025）OpenCost 将资源使用与成本映射到工作负载与命名空间与标签，提升透明度。一、采集与归属标签与归属：按团队/项目/环境打标签进行成本归属。采集整合：与监控数据对齐，确保口径一致。二、预算与告警预算：设定预算与周期与阈值。告警：超预算或异常增长告警
日志采样与成本治理（动态采样、保留策略与归档）
建立日志采样与保留策略，按环境与流量动态调节，结合归档与压缩，降低成本同时保持可观测性质量。
PostgreSQL pg_stat_statements 与慢查询治理（标准化、成本与验证）
启用pg_stat_statements收集归一化查询统计，通过成本与执行指标定位慢查询并提出优化策略，提供验证方法。
S3生命周期与Intelligent-Tiering成本治理
使用生命周期与智能分层自动迁移与过期对象，在成本与访问性能间取得平衡，构建可审计的数据治理。
Karpenter 节点自动供给与成本优化（2025）
Karpenter 节点自动供给与成本优化（2025）一、供给与约束Provisioner：按区域/实例家族/容量限制定义供给策略。亲和与污点：隔离工作负载，保障关键服务。二、实例与成本预留与可抢占：核心服务用预留，波动任务用可抢占。实例选择：按 CPU/内存/网络特性匹配负载。三、伸缩与回收伸缩信
Serverless 冷启动与成本优化策略
概述Serverless 提供按需伸缩，但冷启动与计费策略需工程化治理。本文覆盖启动路径、网络依赖与资源配额管理。已验证技术参数冷启动因素：运行时加载、依赖解析、网络初始化（VPC）、镜像拉取预置并发/最小实例：为关键接口设置保温，降低峰值首延迟包体积控制：移除未用依赖与本地构建产物，减少部署体积与
Karpenter与Cluster Autoscaler对比：弹性供给与成本治理
对比 Karpenter 与 CA 在节点供给与弹性策略上的差异，优化启动时延、亲和与成本治理，提升集群效率。
