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成本最高降低70%，腾讯大规模业务集群的云原生成本优化实践！
背景
2021年下半年以来，在新冠疫情和互联网政策的冲击之下，各大互联网公司都在进行降本增效。降本增效的一大核心手段就是优化计算资源成本，本文将以腾讯某内部 Kubernetes/TKE 业务为案例，详细阐述如何从 0到1（成本数据采集与分析、优化措施、行业现状与方案选型、方案设计与实现、落地与效果、总结）进行大规模、高可靠、高效率的成本优化的实践，并在这过程中实现了零故障突发，CPU 最高节省70%，Memory 节省50%的成果。本文所介绍的成本优化整体方案实现是腾讯云开源项目 Crane 的内部雏形版，我们在内部成功实践的基础上，将相关设计方案与最佳实践进一步输出给对外开源项目 Crane（https://github.com/gocrane/crane)，致力于为云原生广大用户提供云成本优化一站式解决方案。
业务现状
本文提及的若干业务全部容器化部署在 TKE 集群中，在经历了两三年的用户大规模增长后，扩容了大量节点，账单高峰期费用每月千万级，为了搞清楚高昂成本背后的缘由，以及正确的选择收益大的优化方向，我们需要基于一系列数据做科学的决策，因此成本优化的第一步，就是进行成本数据的采集与分析，如下图所示：
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