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
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。
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
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。
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。
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
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，
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。
