容量规划与资源扩展

设计和调优Kubernetes ResourceQuotas、LimitRanges以及请求/限制，以确保大规模集群中的公平调度、成本控制和稳定性。

为AWS、GCP和Azure设计容错型竞价及抢占式实例容量策略，在管理中断风险的同时最大化成本节约。

利用历史趋势、季节性模型和工作负载增长预测，预测云资源需求，防止过度配置和中断。

识别过度配置和利用不足的云实例，推荐最优实例类型，在不牺牲性能或可靠性的前提下减少浪费。

将云基础设施容量计划转化为财务预测、预算模型和成本预测，与工程路线图和业务增长目标保持一致。

规划跨多个区域和可用区的云资源分布，以平衡全球工作负载的延迟、成本、冗余和容量。

对对象存储、块存储和文件存储的增长轨迹进行建模，规划分层策略，并预测存储成本，以防止容量危机并优化数据生命周期成本。

为高流量事件、产品发布和季节性流量高峰规划基础设施容量——通过负载模拟、预扩展和降级策略确保系统正常运行。

为关系型与NoSQL系统规划并扩展数据库容量——涵盖只读副本、分片、连接池、存储增长及托管数据库层级选择。

为云工作负载设计响应式和预测性自动扩缩策略，涵盖HPA、VPA、KEDA、AWS ASG及目标跟踪策略。