OptScale项目2025年2月更新:云资源监控与成本优化新特性
2025-07-01 16:29:35作者:董灵辛Dennis
项目概述
OptScale是一个开源的云资源管理与成本优化平台,由Hystax团队开发维护。该项目专注于为企业提供多云环境下的资源监控、成本分析和优化建议,帮助用户更好地管理和控制云支出。通过自动化发现云资源、实时监控使用情况以及提供优化建议,OptScale能够显著降低企业的云运营成本。
核心更新内容
后端服务增强
GCP云环境全局IP发现功能
本次更新在后端服务中实现了对Google Cloud Platform(GCP)全局IP地址的自动发现功能。这一特性使得平台能够:
- 自动识别和跟踪GCP环境中的所有公共IP地址资源
- 将这些IP地址与相应的云资源关联,提供更精确的成本分配
- 监控IP地址的使用情况,识别闲置资源以提供优化建议
对于使用GCP的企业来说,这一功能可以避免为未使用的IP地址支付不必要的费用,同时提高网络资源管理的透明度。
Azure租户订阅数据竞争修复
开发团队修复了Azure租户订阅处理过程中存在的数据竞争问题。这一改进:
- 消除了在多线程环境下处理Azure订阅数据时可能出现的竞态条件
- 提高了系统在获取和处理Azure订阅信息时的稳定性和可靠性
- 确保了订阅数据的完整性和一致性
这一修复对于大规模Azure环境尤为重要,能够保证在并发处理大量订阅数据时的系统稳定性。
用户界面改进
资源图表图例功能
UI方面的重要更新是实现了资源图表的图例功能:
- 为各种资源使用情况和成本图表添加了清晰的图例说明
- 支持用户快速识别图表中不同颜色和线条代表的含义
- 增强了数据可视化的可读性和易用性
这一改进显著提升了用户体验,特别是当图表包含多种数据类型或需要对比不同指标时,图例可以帮助用户更直观地理解数据。
软件包版本更新
开发团队还更新了UI依赖的各种软件包版本,这包括:
- 前端框架和库的安全更新
- 性能优化和改进
- 新特性的引入和兼容性增强
定期更新依赖包不仅能够获得最新的功能和性能提升,还能确保系统的安全性和稳定性。
技术实现亮点
多云支持架构
OptScale采用模块化设计支持多种云平台,本次更新特别强化了对GCP和Azure的支持。其架构特点包括:
- 插件式云适配器设计,便于扩展对新云平台的支持
- 统一的资源抽象层,屏蔽不同云平台的API差异
- 异步任务处理机制,支持大规模云环境的资源发现和监控
数据可视化优化
新的图例系统基于现代前端技术栈实现,具有以下技术特点:
- 响应式设计,适应不同屏幕尺寸
- 动态图例生成,根据图表数据类型自动调整
- 交互式功能,支持用户与图例进行交互来过滤或高亮数据
实际应用价值
对于云资源管理团队,本次更新带来的实际价值包括:
- 成本透明度提升:通过完整的IP资源发现,用户可以更准确地了解网络相关成本
- 操作效率提高:改进的UI和可视化功能使数据分析更加直观高效
- 系统可靠性增强:后端问题的修复确保了平台在大规模环境下的稳定运行
未来展望
基于本次更新的方向,可以看出OptScale项目正朝着以下方向发展:
- 深化对主流云平台特定功能的支持
- 增强数据可视化和用户体验
- 提高系统在大规模环境下的性能和稳定性
对于关注云成本优化的技术团队,持续关注OptScale的更新将有助于更好地管理和优化云资源使用。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
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
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++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210