课程简介

案例背景:
在管理大规模Kubernetes集群的过程中，我们面临着几个棘手的问题：
资源利用率低下：传统的静态资源配置方式导致集群整体利用率徘徊在10-20%，大量计算资源被闲置，造成严重浪费。
高峰期稳定性风险：业务负载波动剧烈，特别是在促销、节假日等高峰期，静态配置无法应对突发流量，要么过度预留资源，要么面临系统不稳定的风险。
人工干预频繁：运维团队需要频繁手动调整资源配置，不仅工作量巨大，而且反应速度跟不上业务变化，常常是"亡羊补牢"。
多样化负载难以统一管理：从延迟敏感的在线服务到计算密集型的离线任务，不同特性的工作负载需要不同的调度策略，单一方案难以兼顾。

解决思路:
面对这些挑战，我们意识到必须从根本上改变资源管理方式：
1.从静态分配转向动态预测，让系统能够自主学习负载模式
2.从经验判断转向数据驱动，建立精确的工作负载画像
3.从被动响应转向主动预测，提前应对资源需求变化
4.从通用策略转向个性化调度，针对不同类型工作负载制定专属策略
本次分享我们将首先介绍腾讯云基于大规模生产环境的工作负载时间序列分析成果，深入剖析如何运用 x-formers 等算法构建资源请求预测模型，并通过关键性能指标展示其实际效果。在技术实现层面，我们将详解如何基于这些预测需求实现基于业务峰值的调度，基于业务分时信息的错峰调度，如何基于真实负载实现节点资源缩放与离线资源抽取的能力。同时我们还将分享如何基于强化学习来实现较大规模集群重调度，实现集群负载再平衡等技术探索。

成果：
作为腾讯内部自营业务支撑平台，我们的智能调度系统管理了上万个集群，承载数千万核心在线业务。通过AI驱动的资源预测与智能调度，我们将在线业务资源利用率提升至47%，在离线混部场景更是达到了65%的高效水平，为自研业务上云节省了大量云成本。

目标收益

资源利用率提升方案：掌握AI驱动的资源预测与调度技术，轻松将集群利用率从30%-40%提升至65%，大幅降低基础设施成本。
数据驱动的运维洞察：获取腾讯万级集群的工作负载分析经验，学习如何应用时间序列数据分析优化自身环境，实现精准资源规划。
前沿AI技术落地路径：了解人工算法在资源调度中的实际应用，以及如何通过Kubernetes API快速集成AI能力。

培训对象

课程内容

案例方向

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AI时代的云原生架构｜AI 时代下的智能运维与优化｜智数未来：数据库新探索

案例背景

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在管理大规模Kubernetes集群的过程中，我们面临着几个棘手的问题：
资源利用率低下：传统的静态资源配置方式导致集群整体利用率徘徊在10-20%，大量计算资源被闲置，造成严重浪费。
高峰期稳定性风险：业务负载波动剧烈，特别是在促销、节假日等高峰期，静态配置无法应对突发流量，要么过度预留资源，要么面临系统不稳定的风险。
人工干预频繁：运维团队需要频繁手动调整资源配置，不仅工作量巨大，而且反应速度跟不上业务变化，常常是"亡羊补牢"。
多样化负载难以统一管理：从延迟敏感的在线服务到计算密集型的离线任务，不同特性的工作负载需要不同的调度策略，单一方案难以兼顾。

收益

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资源利用率提升方案：掌握AI驱动的资源预测与调度技术，轻松将集群利用率从30%-40%提升至65%，大幅降低基础设施成本。
数据驱动的运维洞察：获取腾讯万级集群的工作负载分析经验，学习如何应用时间序列数据分析优化自身环境，实现精准资源规划。
前沿AI技术落地路径：了解人工算法在资源调度中的实际应用，以及如何通过Kubernetes API快速集成AI能力。

解决思路

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面对这些挑战，我们意识到必须从根本上改变资源管理方式：
1.从静态分配转向动态预测，让系统能够自主学习负载模式
2.从经验判断转向数据驱动，建立精确的工作负载画像
3.从被动响应转向主动预测，提前应对资源需求变化
4.从通用策略转向个性化调度，针对不同类型工作负载制定专属策略
本次分享我们将首先介绍腾讯云基于大规模生产环境的工作负载时间序列分析成果，深入剖析如何运用 x-formers 等算法构建资源请求预测模型，并通过关键性能指标展示其实际效果。在技术实现层面，我们将详解如何基于这些预测需求实现基于业务峰值的调度，基于业务分时信息的错峰调度，如何基于真实负载实现节点资源缩放与离线资源抽取的能力。同时我们还将分享如何基于强化学习来实现较大规模集群重调度，实现集群负载再平衡等技术探索。

结果

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作为腾讯内部自营业务支撑平台，我们的智能调度系统管理了上万个集群，承载数千万核心在线业务。通过AI驱动的资源预测与智能调度，我们将在线业务资源利用率提升至47%，在离线混部场景更是达到了65%的高效水平，为自研业务上云节省了大量云成本。