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自动伸缩功能使Tenki Cloud能动态适应工作负载波动

2025-08-21 6

智能弹性伸缩重塑资源利用率

Tenki Cloud的Autoscale引擎采用机器学习算法预测资源需求,具有三大核心技术特征:实时负载监控(每5秒采集CPU/内存/IO指标)、预测性扩展(基于历史数据建模预测未来2分钟需求)和快速实例回收(闲置实例30秒内释放)。相比GitHub固定规格的运行器,该技术可将资源利用率从行业平均的15-20%提升至60%以上。

在具体应用中,当检测到matrix并行测试任务激增时,系统能在10秒内横向扩展至50+运行器实例;午休时段自动缩减至基线容量。某电商团队在”黑五”期间借助此功能,成功应对了平日8倍的构建请求,而成本仅增长120%。

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