VMware的分布式资源调度(Distributed Resource Scheduler，DRS),可以动态地分配和平衡计算容量，将硬件资源聚集到逻辑资源池中。可以持续不断地监控资源池的利用率，智能分配资源，允许用户自己定义规则和方案来决定虚拟机共享资源的方式及它们之间优先权的判断根据。
李盖，容器产品中心后台开发，负责腾讯云 TKE 的对内自研上云业务，主要负责集群调度、资源效率提升、集群稳定性等方向。 引言 在 K8s 集群运营过程中，常常会被节点 CPU 和内存的高使用率所困扰，既影响了节点上 Pod 的稳定运行，也会增加节点故障的几率。为了应对集群节点高负载的问题，平衡各个节点之间的资源使用率，应该基于节点的实际资源利用率监控信息，从以下两个策略入手： 在 Pod 调度阶段，应当优先将 Pod 调度到资源利用率低的节点上运行，不调度到资源利用率已经很高的节点上 在监控到节点资源率较
腾讯云容器团队对IDC、上云非容器化、容器化的计算资源利用情况进行了调研，结果显示容器化改造后资源利用率提升最高可达60%～70%，并提出容器化资源利用率成熟度模型。
-在Vivado工程模式下，打开综合或者布局布线后的设计，点击左侧导航栏中的Report Utilization
本文介绍了一种容量推荐模型，实现方式相对相对比较简单，且已在Uber内部使用，可以依照文中的方式开发一版容量推荐系统。
在 K8s 集群治理过程中，常常会因 CPU 、内存等高使用率状况而形成热点，既影响了当前节点上 Pod 的稳定运行，也会导致节点发生故障的几率的激增。
王孝威，腾讯云容器产品经理，热衷于为客户提供高效的 Kubernetes 使用方式，为客户极致降本增效服务。 晏子怡，腾讯云容器产品经理，在Kubernetes 弹性伸缩、资源高效利用领域有丰富的实战经验。 背景 公有云的发展为业务的稳定性、可拓展性、便利性带来了极大帮助。这种用租代替买、并且提供完善的技术支持和保障的服务，理应为业务带来降本增效的效果。但实际上业务上云并不意味着成本一定减少，还需适配云上业务的应用开发、架构设计、管理运维、合理使用等多方面解决方案，才能真正助力业务的降本增效。在《Ku
不同企业上云后，其成本节省程度是不一的。从 IT 资源成本节省量来看，低的企业不到 10%，高的企业可达 60%-70%。究竟为何会造成这么大的差异？又有什么组织管理手段和产品技术手段可以降低企业上云成本？
实例在新建时，调度器可以根据当时集群状态选择最优节点进行调度，但集群内资源使用状况是动态变化的，集群在一段时间内就会出现不均衡的状态，需要 Descheduler 将节点上已经运行的 pods 迁移到其他节点，使集群内资源分布达到一个比较均衡的状态。有以下几个原因我们希望将节点上运行的实例迁移到其他节点：
以上指标可以根据业务需求自定义和配置。通常，可以使用Kubernetes的水平Pod自动扩展（HPA）功能来实现自动垂直扩缩容。通过创建Pod资源并定义自动扩缩容的策略，可以在Pod资源中设置触发垂直扩缩容的指标和阈值。
总第527篇 2022年 第044篇 美团Hulk调度系统团队在集群服务质量与资源利用率运营的长期落地实践中，基于业务实际场景，自主设计研发了集群负载自动调控系统（LAR）以及配套的运营体系，在提升集群整体资源利用率的同时保障了业务服务质量。本文介绍了LAR的设计理念、基本框架以及核心设计，并结合在线和混部场景应用展开思考，并展示了部分落地成果。希望能为从事相关工作的同学带来一些启发或者帮助。 1 背景 1.1 云计算时代数据中心资源规模爆炸 1.2 资源利用率提升影响巨大 2 什么是LAR？ 2.1 目
根据 Gartner 预测数据显示：2024 年全球 IT 支出预计将达到 5.1 万亿美元，比 2023 年增长 8 %。然而，该机构的另一项调查数据显示：全球数据中心服务器平均 CPU 利用率普遍低于 20%，存在巨大的资源浪费。据测算，以数百万核 CPU 规模的数据中心为例，每提升 1 个百分点的整体资源利用率，每年将节省数千万元的成本。由此可见，提高资源利用率对于降低企业运营成本具有显著的效果。 早在 2015 年，谷歌就在其经典论文《Large-scale cluster management at Google with Borg》中披露了它在资源管理和调度方面的实践经验，是最早通过混部技术来提升资源利用率的公司之一。国内多家头部互联网企业也相继实施类似的技术方案，并取得可观的资源利用率提升效果。 随着小红书业务的高速发展，各类在线、离线业务对计算资源的需求日益增长。与此同时，我们观察到：部分在线集群天均利用率的水位却维持在较低的水平。造成这一现象的主要原因有以下几点：
线程池设置多大,并没有固定答案, 需要结合实际情况不断的测试才能得出最准确的数据.
抛开一些操作系统，计算机原理不谈，说一个基本的理论（不用纠结是否严谨，只为好理解）：一个CPU核心，单位时间内只能执行一个线程的指令 ** 那么理论上，我一个线程只需要不停的执行指令，就可以跑满一个核心的利用率。
王孝威，FinOps 认证从业者，腾讯云容器服务产品经理，热衷于为客户提供高效的 Kubernetes 使用方式，为客户极致降本增效服务。 余宇飞，FinOps 认证从业者，腾讯云专家工程师，从事云原生可观测性、资源管理、降本增效产品的开发。 资源利用率为何都如此之低？ 虽然 Kubernetes 可以有效的提升业务编排能力和资源利用率，但如果没有额外的能力支撑，提升的能力十分有限，根据 TKE 团队之前统计的数据：Kubernetes 降本增效标准指南| 容器化计算资源利用率现象剖析，如下图所示：TKE
性能问题往往是复杂和神秘的，可能根本没有或很少提供关于其起源的线索。在没有起点或者没有提供方法的情况下，性能问题通常是随机分析的: 猜测问题可能在哪里，然后改变事情，直到问题消失。如果我们猜得没错的话，虽然这可能会有结果 ，但它也可能会耗费大量时间或者具有破坏性，并可能最终忽视某些问题。
抛开一些操作系统，计算机原理不谈，说一个基本的理论（不用纠结是否严谨，只为好理解）：一个CPU核心，单位时间内只能执行一个线程的指令 那么理论上，我一个线程只需要不停的执行指令，就可以跑满一个核心的利用率。
根据 Gartner 预测数据显示：2024 年全球 IT 支出预计将达到 5.1 万亿美元，比 2023 年增长 8 %。然而，该机构的另一项调查数据显示：全球数据中心服务器平均 CPU 利用率普遍低于 20%，存在巨大的资源浪费。据测算，以数百万核 CPU 规模的数据中心为例，每提升 1 个百分点的整体资源利用率，每年将节省数千万元的成本。由此可见，提高资源利用率对于降低企业运营成本具有显著的效果。
抛开一些操作系统，计算机原理不谈，说一个基本的理论（不用纠结是否严谨，只为好理解）：一个CPU核心，单位时间内只能执行一个线程的指令** 那么理论上，我一个线程只需要不停的执行指令，就可以跑满一个核心的利用率。
来源 | https://juejin.cn/post/6948034657321484318
LCComputing是Low Carbon Computing（低碳计算）的缩写，我们致力于帮助客户节省30%以上的服务器/云资源成本，提升利用率，促进碳中和，成为FinOps领域全球领先的公司。
架构鹅结合TencentOS团队在混部方面的落地实战经验，重点推送了TencentOS Server大规模容器集群混部服务器QoS产品“如意”相关内容。
孟凡杰，腾讯云容器技术专家，FinOps产品研发负责人。 为了共同应对气候变化挑战，减缓全球变暖趋势，2015 年 12 月，近 200 个缔约方共同通过了《巴黎协定》（The Paris Agreement），对 2020 年后全球如何应对气候变化做出了行动安排。为实现这一目标，全球多个国家宣布要实现碳中和。 全球气候行动峰会发布的《指数气候行动路线图》显示，数字科技在能源、制造业、农业、建筑、交通等领域的解决方案，可以帮助全球减少 15% 的碳排放，是实现碳减排的关键技术因素。云计算平台是数据中心基础设
林顺利，腾讯云原生产品经理，负责分布式云产品迭代和注册节点客户扩展，专注于云原生混合云新形态的推广实践。 背景 企业在业务的持续运维过程中，感受到腾讯云 TKE 带来的便捷性和极致的使用体验，将新业务的发布以及老业务的维护都迁移到云上 TKE 来实现。但很多企业数据中心建设较为早期，选型上采取了自建 IDC 机房的方案，长久以来的 IDC 运营维护和企业上云的诉求产生了冲突和矛盾： 1、资源难利旧/利用率低 业务大部分在云上运行，存量的 IDC 主机难以利旧； 云下资源业务利用率低（主要是 CPU 资源），
作者 | Lasse Vilhelmsen 译者 | 刘雅梦 策划 | 李冬梅 文描述了一个自动化的 CPU 垂直扩展系统的实现，在该系统中，优步（Uber）上运行的每个存储工作负载都被分配到了理想数目的内核。如今，该框架已被用于调整超过 50 万个 Docker 容器，自其建立以来，已净减少了超过 12 万个内核的分配，从而每年节省了数百万美元的基础设施支出。 在优步（Uber），我们在容器化环境中运行所有的存储工作负载，如 Docstore、 Schemaless、M3、MySQL、Cass
说到算力提升，大家可能想到的就是通过工艺进步、Chiplet封装以及架构优化来提升性能，以及通过“东数西算”扩建数据中心的方式来扩大计算节点的规模。
代码中存在无限循环或者条件判断错误导致的死循环，使得CPU一直在执行相同的操作，导致CPU利用率达到100%。
-resource_sharing用于对算数运算（加法、减法和乘法）实现资源共享，以节约LUT资源，有3个值：auto、off和on，默认是auto。
今晚20点，由中国信通院、腾讯云、FinOps产业标准工作组，联合策划推出《原动力 x 云原生正发声 降本增效大讲堂》技术直播正式开讲。 第一讲主题为：云原生降本增效最佳实践案例分享。由中国信通院云大所副总工程师陈屹力、腾讯云容器技术专家孟凡杰共同讲解，在线与开发者一同交流提升企业资源利用率方法和最佳实践。 信通院云大所视频号、腾讯云视频号、腾讯云开发者社区、CSDN、腾讯云原生视频号将进行联合直播。 随着产业数字化的不断深入，上云成为各企业的“刚需”，在这一过程中，以云原生为技术“核心驱动”正在推动企业
本文详细讨论了当勾选或者不勾选-no_lc时的差异，也详细介绍了using O5 and O6以及using O6 output only的具体含义。
胡启明，腾讯云专家工程师，开源项目Crane的Founder和负责人。 背景 随着越来越多的企业将应用程序迁移到 Kubernetes 平台，它逐渐成为了资源编排和调度的重要入口。众所周知，Kubernetes 会按照应用程序申请的资源配额进行调度，因此如何合理的配置应用资源规格就成为提升集群利用率的关键。这篇文章将会分享如何基于 FinOps 开源项目 Crane 正确的配置应用资源，以及如何在企业内推进资源优化的实践。 Kubernetes 如何管理资源 Pod 资源模型 在 Kubernetes 中可
Kube-capacity 是一个简单而强大的 CLI，它提供了Kubernetes集群中资源请求、限制和利用率的概览。它将输出的最佳部分结合kubectl top到kubectl describe一个易于使用的集中于集群资源的 CLI 中。
因为判定规则分析中的判定结果较分散，为便于后继的分析和使用，我们将判定结果进行分类，不同的类别称为“问题类型”。
关于Vivado Dashboard的功能可阅读这篇文章（Vivado 2018.3这个Gadget你用了吗）。Vivado 2019.1的Dashboard功能进一步增强。Dashboard可以是空的，通过点击Add Gadget来添加显示项目。例如：显示Impl_1的place_design之后的资源利用率。同时，每个Gadget的显示方式是可编辑的，只需点击如下图中的红色椭圆框住的标记。对于多个Gadget，可将其展开或折叠，以便于查看，只需点击如下图中的蓝色椭圆框住的标记。由此可以看出，Gadget是Dashboard的构成组件。
SSI是Stacked Silicon Interconnect的缩写。SSI芯片其实就是我们通常所说的多die芯片。其基本结构如下图所示。可以看到SSI芯片的基本单元是SLR（Super Logic Region），也就是我们所说的die。SLR之间通过Interposer“粘合”在一起。每个SLR可看做一片小规模FPGA。
良好的监控环境为腾讯云容器服务高可靠性、高可用性和高性能提供重要保证。您可以方便为不同资源收集不同维度的监控数据，能方便掌握资源的使用状况，轻松定位故障。
从技术上讲，容器化应用能该帮助组织更具有成本的优势，但Kubernetes到处布满了成本陷阱，可能会使你超出预算。幸运的是，有一些策略可以控制云成本，自动伸缩就是其中之一。Kubernetes带有三个内置的自动伸缩机制来帮助你做到这一点。它们配合得越好，运行应用程序的成本就越低。
近期，掘金发出技术专题的邀约，我也是紧跟潮流，写了一篇关于网络协议的性能优化与性能评估的文章，本篇文章主要讲了三个大方向包括：网络协议的性能指标、性能优化策略、性能评估方法；并针对这三个方面进行深入的分析，希望与大家一起交流分享。
刚刚过去的 2021 年，在全球经济增长放缓、疫情时起时伏、中美关系摩擦不断、国家平台监管趋严等宏观趋势叠加影响下，很多互联网厂商都遭遇了明显的市值下滑以及亏损加大，裁员消息时有耳闻，所以在 2022 年，降本增效无疑将进一步成为业界大势所趋。
作者：赵珣 腾讯云监控工程师 简介 云数据库 MySQL（TencentDB for MySQL）是腾讯云基于开源数据库 MySQL 专业打造的一种高性能分布式数据存储服务，提供了备份恢复、监控、容灾、快速扩容、数据传输等全套解决方案，简化数据库运维工作，让用户专注于业务发展。 云数据库 MySQL 的优势： 快速便捷的数据库服务交付能力，在几分钟内部署可扩展的 MySQL，并可按需弹性升降配置； 真正 100% 的 MySQL 兼容能力，主流 MySQL 分支完全兼容； 提供热备、冷备、binlog
本文主要介绍在 PowerVM 虚拟化环境下，微分区 CPU 利用率的监控方法，并且深入讨论在虚拟化环境下，CPU 的调度原理。 普通 LPAR CPU 利用率的查看 在 AIX 操作系统中，可以监控 CPU 利用率的命令有很多，最常用的 nmon、topas、vmstat、sar –u 等等。 在 单 CPU 线程（SMT OFF），单线程应用的环境下，CPU 利用率的输出结果很容易看懂，如下：User% 代表系统中用户进程占用的 CPU 比率；Sys% 代表系统调用所占的 CPU 比率，Wait% 代
2018 年 12 月，英伟达在加拿大蒙特利尔 NeurIPS 大会上发布最新款产品 Titan RTX，作为 2017 年 Titan V 的「继承者」，Titan RTX 价格更低，显存更大，性能更强，且使用图灵架构，具备强大的光线追踪能力。因此，Titan RTX 的发布对 AI 社区而言，是不是做深度学习的一个不错选择呢？
近年来，公有云、混合云等技术在全球迅速发展，云的普及度越来越高，Docker、Kubernetes、DevOps、Service Mesh 等云原生技术蓬勃发展。但在“上云”之后，企业却往往发现“用云”并没有那么容易。
时间片即CPU分配给各个程序的时间，每个线程被分配一个时间段，称作它的时间片，即该进程允许运行的时间，使各个程序从表面上看是同时进行的。如果在时 间片结束时进程还在运行，则CPU将被剥夺并分配给另一个进程。如果进程在时间片结束前阻塞或结束，则CPU当即进行切换。而不会造成CPU资源浪费。在 宏观上：我们可以同时打开多个应用程序，每个程序并行不悖，同时运行。但在微观上：由于只有一个CPU，一次只能处理程序要求的一部分，如何处理公平，一 种方法就是引入时间片，每个程序轮流执行。 分时操作系统是把CPU的时间划分
今年春节的时候，一直在上海。闲来无事，又在思考软硬件融合相关的各种弯弯绕绕。于是，春节期间写了《预见·第四代算力革命》系列四篇文章，洋洋洒洒3万字。
“2020 年起，我们走访了很多客户，发现大家云资源的使用其实并不是很好，浪费很严重。”腾讯云 FinOps 产品负责人孟凡杰说道。今年初的一个月，腾讯云原生团队集中走访的 52 家客户中，48 家有降本需诉求，企业不只关心产品新能力，反而对降本能力更感兴趣。
常用的网站性能测试指标有：吞吐量、并发数、响应时间、性能计数器等。 并发数 并发数是指系统同时能处理的请求数量，这个也是反应了系统的负载能力。 响应时间 响应时间是一个系统最重要的指标之一，它的数值大小直接反应了系统的快慢。响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间。 吞吐量 吞吐量是指单位时间内系统能处理的请求数量，体现系统处理请求的能力，这是目前最常用的性能测试指标。 QPS（每秒查询数）、TPS（每秒事务数）是吞吐量的常用量化指标，另外还有HPS（每秒HTTP请求数）。 跟吞
HPA似乎很简单。我通过遵循所有的文档来启用它。但它对我不起作用! 这是真的，HPA(水平Pod自动定标器)不工作的某些应用或者是应用程序所有者做了什么错误的事情，破坏了HPA?继续往下读吧。 在继续
韩沛，腾讯云高级工程师、专家产品经理，从事云计算行业 8 年，拥有丰富的研发和云产品策划经验。目前主要负责建设腾讯云云原生产品体系，主导 TKE、EKS 等产品及容器化监控、大数据、AI等解决方案的设计工作，并协助推动腾讯各BG 业务架构的云原生化。 本文整理自腾讯云云原生产品团队的专家产品经理韩沛在 Techo 开发者大会云原生专题的分享内容——Kubernetes 混部与弹性容器。本次分享主要分为三部分：基于 K8s 的应用混部、提升应用混部效果的关键、弹性容器对混部集群的价值。 讨论 K8s 的
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