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。
成本
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。
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
"Rust零成本抽象与内存安全实战"
"从所有权与借用出发，展示 Rust 如何在保持性能的同时提供强内存安全保障。"
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。
OpenSearch 2.15 版本解读：混合检索并行化与向量成本优化
总结 2.15 在向量/混合检索与运维成本上的改进，包含混合检索并行、k-NN Lucene 引擎下禁用 doc values、重建工作流与径向搜索能力。
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
FinOps云成本优化与资源治理方法论
以标签治理与成本分摊为基础，结合Rightsizing与预留/节约计划、自动扩缩与预算告警，构建可度量的云成本优化闭环。
FinOps 成本治理（标签、预算、利用率与优化）
建立 FinOps 成本治理体系，实施资源标签与预算、利用率监控与优化策略，并提供可验证的流程与报表机制。
