Kubernetes 资源配额与成本优化指南（2025）
Kubernetes 资源配额与成本优化指南（2025）Kubernetes 的资源治理依赖合理的 requests/limits、伸缩与调度策略。本文从实用角度总结关键方法。一、requests 与 limitsrequests：调度参考值，影响节点放置与 QoS 分类。limits：运行时上限，
成本
数据归档与冷热分层成本优化（2025）
数据归档与冷热分层成本优化（2025）不同热度的数据需要差异化存储策略，以降低成本并保障可用。一、分层与策略热数据：高性能存储与频繁索引维护。冷数据：低成本存储与延迟可接受的访问策略。二、归档与生命周期归档：对历史数据进行压缩与低频访问存储。生命周期：TTL 与到期删除，遵循法规与业务需求。三、一致
对象存储S3成本优化与生命周期策略
通过生命周期规则与存储类型选择优化对象存储成本，结合版本治理与清单、访问日志与加密策略，提供验证与度量方法。
AI 推理服务的可伸缩架构与成本优化
总结 AI 推理服务的吞吐与时延优化手段，覆盖并发批处理、模型并行与量化，以及自动扩缩与成本治理策略。
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 成本优化（存储类型、生命周期、请求优化与带宽）
从存储类型选择、生命周期与请求优化、带宽策略出发，系统化降低 S3 成本并提供可验证的治理方法。
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。
OpenTelemetry 尾部采样与采样器配置（Tail-based、Span 过滤与成本）
深入讲解尾部采样与采样器配置，基于事务结果与特征进行采样与过滤，在控制成本的同时保持关键可见性。
Serverless 边缘计算 架构与成本优化
以边缘节点执行为核心，构建高性能低成本的 Serverless 架构，并围绕冷启动、包体积与缓存策略进行优化。
Serverless冷启动优化与成本治理
通过依赖瘦身、预置并发与初始化优化降低冷启动延迟，并以触发器与采样治理成本，提供验证与发布回归方法。
