一、实例类型与资源配置优化
根据业务需求选择计算优化型（C2）、内存优化型（M2）或通用型（E2）实例，可提升30%以上的资源利用率。高并发场景推荐n2-standard系列，AI训练优先考虑C2实例。
动态调整策略应结合自动扩缩组功能，通过预设CPU利用率阈值（建议70%-80%）实现资源弹性伸缩，避免流量高峰期的服务中断。
二、网络与存储性能优化策略
网络优化需遵循三原则：
- 选择靠近用户的数据中心（如亚洲用户优选asia-east1）
- 配置HTTP(S)负载均衡器分流请求
- 部署Cloud CDN缓存静态资源，降低40%带宽消耗
存储方案应区分冷热数据：频繁访问数据使用SSD（$0.17/GB），归档数据采用标准持久磁盘（$0.04/GB）。
三、成本控制的核心方法
成本优化体系包含三个维度：
- 实例采购：长期稳定负载使用预留实例（最高57%折扣），批处理任务采用抢占式实例
- 费用监控：设置预算警报阈值，定期生成资源使用报告
- 架构优化：微服务容器化部署可减少15%实例数量，多云策略降低区域定价差异影响
通过实例智能选择、自动扩缩组与CDN的协同应用，配合存储分级策略和采购模式优化，可实现性能提升与成本降低的双重目标。建议每月执行资源审查，结合业务变化动态调整配置参数。
