Crane智能調(diào)度助力云原生降本增效

案例背景:
經(jīng)過騰訊云用戶的調(diào)研，我們發(fā)現(xiàn)越來越多的公司正在將業(yè)務遷移到Kubernetes上。然而，云資源的裝箱率和利用率遠低于預期，導致了嚴重的云支出浪費問題。為此，騰訊參考了FinOps“云成本優(yōu)化”方法論，在面向Kubernetes的云資源用量調(diào)優(yōu)和成本優(yōu)化方面進行了實踐。通過大量的案例研究、數(shù)據(jù)收集和多輪迭代，我們總結了整個成本優(yōu)化過程，并將其貢獻為開源項目 - Crane：Cloud Resource Analytics and Economics。

解決思路:
在本次技術分享中，我們將介紹如何在大規(guī)模k8s集群（500個集群，500萬核）場景下，實現(xiàn)應用程序畫像、細粒度調(diào)度、Colocation等功能，以及如何通過Crane的成本監(jiān)控、云成熟度級別、智能推薦等功能，每月為公司節(jié)省大量成本。如果您對云成本優(yōu)化或以上技術細節(jié)感興趣，那么從這個分享中可以學習Crane如何賦能企業(yè)高效地使用云計算資源。

成果：
1.在騰訊內(nèi)部大規(guī)模落地，全面上線一個月后，大盤總核數(shù)降低25%
2.網(wǎng)易使用Crane后，集群利用率從10%提升到25%，兩個月內(nèi)下線30臺物理機，為公司節(jié)省數(shù)十萬元每月的成本