Best Pod Rightsizing Tools for Kubernetes

Production Kubernetes clusters average only 8% CPU utilization in 2026, with 79% memory overprovisioning. Pod rightsizing tools fall into two categories: recommendation-only (Goldilocks, KRR, VPA Off/Initial mode) and continuous automation (Cast AI). Goldilocks uses VPA objects to surface visual recommendations; KRR is a Python CLI querying Prometheus at p95/max; VPA offers optional eviction-based automation but fewer than 1% of orgs use Auto mode in production due to HPA conflicts and restart disruption. Cast AI is the only tool applying in-place resizing (restartless CPU changes on K8s 1.33+ with cgroup v2) with HPA awareness and live migration for stateful workloads. A decision matrix maps team profiles to tools, and a two-week trial framework with kubectl/PromQL commands is provided for evaluation.

Nguồn: https://cast.ai/blog/best-pod-rightsizing-tools. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.

Đề xuất cho bạn

DigitalOcean Community1 Hot10 phút20 giờ trướcAI

Choosing the Right Model for Your Inference Use Case

Lựa chọn mô hình phù hợp là yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến chi phí và chất lượng của GenAI, chứ không phải cơ sở hạ tầng hay tinh chỉnh prompt. Bài viết đề xuất phương pháp đánh giá lặp lại: xác định ngưỡng độ chính xác tối thiểu cho tác vụ, sau đó tìm mô hình nhỏ nhất vượt qua ngưỡng đó. Kết quả benchmark cho thấy DeepSeek V4 Flash cung cấp chất lượng dịch thuật ngang bằng Claude Sonnet 4.6 nhưng chi phí đầu vào thấp hơn 27 lần; độ dài đầu ra (verbosity) có thể triệt tiêu lợi thế giá thành của các mô hình như GLM-5.2 và Qwen3-32B. Ngoài ra, bài viết nhấn mạnh không nên phụ thuộc hoàn toàn vào benchmark công khai do tình trạng bão hòa (MMLU) hay nhiễm dữ liệu (SWE-bench), mà nên đánh giá trên dữ liệu riêng.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh lãng phí chi phí và thời gian trong AI inference bằng cách chọn mô hình phù hợp nhất với yêu cầu thực tế của dự án, từ đó tối ưu hóa chất lượng và hiệu suất.