OptScale项目2025年5月更新:资源管理与费用优化功能增强
项目概述
OptScale是一个开源的云资源管理和成本优化平台,由Hystax团队开发维护。该项目主要帮助企业实现多云环境下的资源监控、成本分析和优化建议,通过自动化手段降低云支出并提升资源利用率。
本次更新核心内容
后端功能增强
组织自动化管理机制 开发团队实现了组织的自动禁用/启用功能。这项改进使得平台能够根据预设条件自动处理组织状态,比如在检测到长期未活动或违反使用策略时自动禁用组织,而在满足恢复条件时又能自动重新启用。这种自动化机制大大减轻了管理员的手动操作负担。
AWS资源导入优化 在AWS云资源导入功能中,新增了移除EDP(扩展数据平面)字段的选项。EDP字段通常包含AWS特有的元数据信息,在某些场景下这些字段可能不必要或敏感。现在用户可以根据需求选择是否保留这些字段,提高了数据导入的灵活性。
资源组指标处理 修复了资源组删除后指标显示异常的问题。此前当用户删除资源组时,相关监控指标会出现错误状态。新版本完善了资源组生命周期管理,确保删除操作后指标数据能够正确处理。
费用API增强 费用相关API现在支持布尔型过滤器的列表值查询,这意味着用户可以同时查询多个布尔状态组合的资源数据。同时增加了对组织约束的首/末次出现时间(first_seen/last_seen)的过滤支持,为成本分析提供了更精细的时间维度控制。
前端界面改进
URL与API参数处理重构 对前端工具类进行了重构,统一处理URL和API的搜索/查询参数。这项改进标准化了参数传递机制,减少了代码重复,提高了应用的一致性和可维护性。
资源管理过滤组件 新增了专门的资源过滤组件,为用户提供更直观、强大的资源筛选能力。这些组件经过精心设计,支持多种过滤条件的组合查询,同时保持界面简洁易用。
技术实现亮点
本次更新体现了OptScale团队对系统健壮性和用户体验的持续关注。在后端方面,自动化组织管理采用了状态机模式,确保状态转换的安全性和可追溯性。AWS导入功能的改进则展示了平台对多云环境的深度适配能力。
前端重构采用了现代化的参数管理模式,可能基于React Context或Redux等状态管理方案,实现了查询逻辑与UI组件的解耦。新的过滤组件很可能采用复合组件模式,提供了高度可定制的过滤体验。
兼容性说明
本次发布需要配合optscale-arcee 0.1.49版本使用。Arcee作为OptScale的监控数据收集组件,其版本同步确保了指标数据的准确采集和处理。
总结
OptScale的这次更新进一步强化了其作为多云管理平台的核心能力,特别是在自动化运维和精细化成本控制方面。后端的功能完善为大规模企业部署提供了更好的支持,而前端的交互改进则提升了日常使用的便捷性。这些改进共同推动OptScale向更智能、更易用的云成本优化解决方案迈进。
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