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图片系AI生成

在线管事资源使用量跟着结尾用户的使用风气呈现出沉静的潮汐风物，夜间CPU诳骗率极低，导致集群均值CPU诳骗率较低；业务保有多半的独占资源池，资源池割裂产生多半的资源碎屑，拉低CPU诳骗率；业务为了沉静性筹商，会过量囤积资源，进一步拉低CPU诳骗率。

惩办决策

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在阿里云的协助下，小红书混部本事阅历了四个阶段演进：闲置资源再诳骗、整机腾挪分时复用、常态混部、和洽改革。

一，通过本事技能将集群中的闲置资源蚁合起来，分拨给转码类业务场景使用；

二，通过弹性才气(HPA)，在凌晨业务低峰期按比例对在线业务缩容，腾挪空出整机，并将转码、西宾等离线pod在该时段开始起来，起到诳骗率“填谷”的后果；

三，平台捏续激动业务大畛域合池，将业务由独占池迁至平台托管的全球混部池，通过合池、资源超卖等本事技能，CPU分拨率赢得有用种植，同期通过建造更为细粒度的资源经管与改革才气来终了均值诳骗率种植的诡计；

四，搀杂云架构的和洽改革来经管异构运筹帷幄资源，并撑捏种种业务方法的责任负载改革才气。

生效

通过大畛域容器混部的捏续激动，小红书在资源老本效率上有显耀改善。

在CPU诳骗率方面，在线混部集群天均CPU诳骗率种植至45%以上，部分集群天均CPU诳骗率可沉静种植至55%。在线集群CPU诳骗率种植8%-15%不等，部分存储集群诳骗率种植可达20%以上。在资源老本方面，为小红书种种离线场景提供数百万核时的低老本算力。混部集群CPU分拨率种植至125%以上，相较于独占资源池，资源碎屑率显然下跌。

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