需求分析与容量规划
部署前需明确业务类型，将应用分为计算密集型（如AI推理）、存储密集型（如数据库）和网络密集型（如视频直播）三类。通过压力测试工具模拟峰值流量，推荐保留20%-30%的性能冗余应对突发流量。
资源配置策略
采用分层架构设计，核心组件使用高性能实例，边缘节点采用轻量级配置。关键策略包括：
- 计算层：选择支持突发性能的实例类型
- 存储层：实施热数据SSD+冷数据HDD的分级存储
- 网络层：启用智能路由和带宽峰值限制
计费模式选择
混合使用三种计费模式实现最优成本：
- 核心业务：预留实例（RI）降低60%成本
- 周期性任务：抢占式实例节省80%费用
- 突发流量：按需实例灵活扩容
自动化弹性管理
通过编排工具实现资源动态伸缩，设置CPU利用率>70%自动扩容，<30%自动缩容。建立资源回收机制，自动释放闲置超过72小时的测试环境资源。
监控与持续优化
部署Prometheus+Grafana监控体系，重点关注：
- 资源利用率指标异常波动
- 服务等级协议(SLA)达标率
- 单位计算成本效能比
通过需求分层、资源混配、弹性策略的三维优化模型，可实现性能与成本的动态平衡。定期进行成本效益审计，结合业务发展调整资源配置策略，形成持续优化的管理闭环。
