僵尸工作负载,即被遗弃的计算资源,如作业、实例和存储卷,严重消耗数据中心的效率和云支出。这些“孤儿”或“流浪”资产可能消耗高达13%的云使用量,一些估计将整体云浪费推高至25-30%。虽然 FinOps 工具和按需缩减配置有助于管理这些资源,但 GPU 密集型 AI 和微服务架构的兴起给识别和消除这些昂贵的低效问题带来了新的挑战。 AI
影响 日益增长的 AI 需求,特别是 GPU 密集型模型,加剧了数据中心资源利用效率低下的问题。
排序理由 文章讨论了管理数据中心效率的工具和方法,特别是解决了“僵尸工作负载”的问题。
- AWS
- Broadcom
- Cloud FinOps
- CloudHealth Technologies
- Compute Optimizer
- Cost Explorer
- Data Center Knowledge
- Datadog
- FinOps
- Flexera
- graphics processing unit
- IDCases
- Roger Strukhoff
- VMware Aria Cost
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