本文介绍油气智慧基地AI视频日报系统基于Auto Scaling的优雅扩缩容方案。通过自定义CloudWatch指标、目标跟踪策略和Lifecycle Hook，实现高峰期自动扩容、低谷期安全缩容，避免任务中断。方案对原系统改动小，兼顾成本与时效，适用于计算密集型视频处理场景。
As adoption of Kubernetes autoscalers like Karpenter accelerates, a new set of platform-agnostic observability practices is emerging, shifting focus from traditional infrastructure metrics to...
本研究提出了名为Chiron的自适应扩展器，旨在优化云服务中大型语言模型的自适应扩展，特别是服务水平目标（SLO）。Chiron通过排队大小、利用率和SLO的层次反压估计，显著提高了SLO达成率90%和GPU效率70%。
AWS推出Compute Optimizer新功能，分析Auto Scaling组，提供实例类型建议、CPU和内存使用分析，识别低利用率组以降低成本，并提供扩展建议。该工具已在多个AWS区域上线。
In this article, I’ll show Neon autoscaling in action by running a load test using one of Postgres’ most popular benchmarking tool, pgbench. The test simulates 30 clients running a heavy query. ...
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