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第503章 预判了你的预判（第2页）

他知道跟默总汇报，光说“结果好”没用，一定要挖出“过程”和“方法论”。

这套东西，还是当年默总手把手教自己的：问题要前置，根因要深挖，解决要成体系，别总当救火队长！

至于问陈默为啥这么懂，你去当几年救火队长试试，会让你恶心到吐。

经常凌晨3、4点被人一个电话叫到公司他真的受够了。

陈默听着，脸上依旧没什么表情，但微微前倾的身体和专注的眼神，表明他听进去了。

他手指点了点“资源优化”那部分：“省了2100台物理机？没影响性能？没埋下新的隐患？”

此刻张福全被问到这点以后心情直接美到起飞，默总，我提前预判了你的预判。

就知道会问这个！资源优化是双刃剑，省了钱但压榨过度就是定时炸弹。

“我们叫它‘三压一优’策略。”张福全说话像一个回答老师问题的小学鸡。

他调出详细的容量模型图：

“压闲置：通过更精细的资源画像，识别并下线长期低负载（＜10%）的‘僵尸’服务器，这块贡献了35%。

压冗余：重新评估了所有非核心系统的hA（高可用）策略和备份冗余度，在保障SLA的前提下，合理降低部分系统的冗余资源配比，贡献了25%。

压浪费：推动开发团队优化了20多个高资源消耗应用的代码和配置，比如那个着名的‘内存吞噬者’报表引擎，优化后单实例内存需求降了40%。

最后是‘优调度’：基于AI预测的业务负载曲线，在‘磐石’平台实现了虚拟机资源的动态弹性伸缩和智能迁移，把平均资源利用率从45%拉到了68%，这是大头。”

他顿了顿，补充道：“所有的优化，都经过严格的压力测试和业务影响评估，并建立了持续监控基线。性能指标，全部在基线之上。”

陈默的目光终于从平板上移开，落在了张福全脸上。

但就是这眼神吧，总让张福全感觉很熟悉，又觉得怪怪的。

陈默身体向后靠进沙发里，再次端起张福全续上的热茶，轻轻吹了吹浮叶。

“磐石平台。。。做到68%自动化处置率了？”陈默的语气听不出褒贬，“我记得半年前还只是个框架？”

提到“磐石”，张福全更兴奋了，仿佛提到自己最得意的孩子：“是啊默总！这是我这几个月投入心血最多的地方！它就是咱们运维从‘人拉肩扛’到‘体系作战’的‘中枢神经’。”

他语速加快，带着一种技术人特有的亢奋状态：“平台基于开源的Kubernetes（容器编排系统）和prometheus（监控系统）做了深度魔改，完全适配咱们复杂的异构环境（多种类型服务器和系统）。”

“核心是三大引擎：

‘态势感知引擎’负责海量监控数据的实时采集、清洗和关联分析；

‘决策引擎’内置了我们积累的数百条专家处置规则和不断训练的AI模型，能判断告警性质和推荐处置方案；

‘执行引擎’则负责安全、可靠地调用各种自动化脚本和工具链去执行动作。”

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昨天结果出来了，今天加更十章…

没想到读者姥爷们这么给力。

活动今天继续，明天中午看结果。