最近几年对屠龙之术有点累了

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coefu   
第一性原理,你要解决的这个问题,是不是本质上最重要的非得解决的问题;这个行当,很多人看不懂这点,花精力造一些莫名其妙的感动自己的轮子,以为就能感动世界。

mightybruce   
换个思路,搞对机器或者服务将本增效, 自动买机器还要 10 分钟加入的确不符合现实场景。
mightybruce   
首先我就说说专业的做法对于可预见的流量变化是怎么做的,
有明显波峰波谷的在线业务:例如在线教育、电商等业务的流量通常有明显的波峰波谷
非持续运行的计算任务,使用 Pod 运行计算任务,无需保留固定节点,仅需为任务执行期间的计算资源付费,降低计算成本,例如:
数据计算:Spark 大数据计算
CI/CD Pipeline
Job 任务:例如定时任务、AI 任务等。
这种在 k8s 上一般用虚拟节点,其实是基于 Virtual Kubelet 组件来做的,有些云商提供了支持。
cobbage   
这两年做过一点优化。业务出问题大概分两类一类有问题改了就好,一类到处是问题还不好改。性能方面可以去优化感觉也是一步一步来的,直接写我暂且搞不出来,找问题还是得提前了解下的至少碰到有个方向。
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