传统运维在容量管理问题上处境艰难，成本管控和稳定性中间难以两全，阿里也走过相同的困境。此次演讲将分享阿里在容量管控上转型之路，新一代DevOps容量管理平台引入数据挖掘、机器学习，面向集团BU，在自然态、非自然态业务流量下识别容量风险，保障容量稳定，同时压缩冗余成本。其中包括在压测过程中弹性备容、混部集群中在离线资源分时复用等场景下的具体实践。

演讲提纲

• 传统运维容量管理的困境
• 智能弹性伸缩
  • 容量预测
  • 风险识别
  • 自动化伸缩执行
• 实践场景
  • 日常弹性
  • 边压边弹
  • 混部下分时复用
• 未来规划
  • 容量管理闭环
  • 无人值守容量自治

演讲收益

• 了解多元业务场景下自动化容量管理方法；
• 了解机器学习在容量预测中的探索和应用