OptScale项目2025年4月重大更新解析:云资源优化与成本管理新特性
2025-07-01 09:56:34作者:管翌锬
项目概述
OptScale是一个开源的云资源优化与成本管理平台,由Hystax团队开发维护。该项目专注于为企业提供全面的云资源监控、优化建议和成本控制功能,支持包括AWS、Azure、Alibaba Cloud在内的主流云服务提供商。通过智能分析和自动化策略,OptScale帮助用户显著降低云支出,同时提高资源利用率。
核心功能更新
废弃负载均衡器检测功能
本次更新引入了对废弃负载均衡器(Abandoned Load Balancers)的检测与推荐功能。在云环境中,负载均衡器常因应用架构变更或业务调整而被遗忘,但仍在持续产生费用。新功能通过以下机制实现智能识别:
- 连接状态分析:检测负载均衡器是否长时间无有效流量
- 后端服务验证:确认关联的实例或服务是否已下线
- 成本影响评估:计算移除后可节省的费用预算
该功能特别适合微服务架构频繁演进的场景,可有效清理"僵尸"负载均衡资源。
组织管理功能增强
新增的组织禁用功能为企业IT管理员提供了更灵活的权限控制:
- 多租户隔离:支持临时禁用特定业务部门的访问权限
- 合规性管理:满足审计期间的组织状态冻结需求
- 资源冻结:禁用组织时自动暂停相关自动化任务
实现采用软删除模式,保留历史数据的同时阻止新操作,平衡了数据完整性与安全需求。
阿里云RDS监控改进
针对阿里云关系型数据库服务(RDS)的监控能力获得显著提升:
- 扩展指标采集:新增连接数、缓存命中率等关键性能指标
- 存储分析:细化存储空间使用趋势预测
- 实例规格评估:提供基于工作负载的规格调整建议
这些改进使DBA团队能更精准地识别性能瓶颈和过度配置实例。
架构优化
运行集模板增强
Runset模板新增最大运行器数量(max runner number)配置项,为批量作业管理带来两项重要改进:
- 资源配额控制:防止自动化任务耗尽计算资源
- 成本爆发防护:限制并行任务数避免意外高额账单
非活跃资源处理
电源调度功能现在支持存储非活跃资源记录,实现:
- 资源生命周期追踪:完整记录实例的启停历史
- 利用率分析:识别长期闲置的虚拟机资源
- 合规报告:生成资源使用情况审计日志
成本管理升级
Azure计费导出功能的加入完善了多云成本管理能力:
- 原始账单获取:直接对接Azure计费API
- 费用分摊:支持按部门/项目划分云支出
- 异常检测:识别突发的费用增长模式
用户体验改进
前端团队针对数据加载体验进行了优化:
- 全页加载状态:首次加载组织数据时显示统一进度指示
- 文档更新:完善社区版安装配置指南
- 依赖升级:同步最新安全补丁和性能改进
技术实现亮点
本次更新体现了OptScale架构的几个设计优势:
- 插件式云适配器:新增功能可快速扩展到各云平台
- 事件驱动架构:资源状态变更通过消息队列异步处理
- 模块化设计:计费、监控等组件可独立升级
最佳实践建议
基于新特性,推荐用户:
- 定期执行负载均衡器审计:结合新功能建立季度清理机制
- 利用组织禁用进行环境隔离:开发测试环境可按需冻结
- 设置运行集限制:根据业务优先级配置合理的并发限制
总结
OptScale的这次更新进一步强化了其在云成本优化领域的专业能力,特别是对亚洲市场广泛使用的阿里云提供了更深入的支持。新引入的废弃资源检测和组织管理功能,使平台在资源治理方面更加全面。开源版本保持与企业版的功能同步,让各类规模的组织都能受益于专业的云财务管理能力。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218