弹性伸缩从可用到好用，中间差了这 8 个关键点——CloudPilot AI 如何补齐？

在 Kubernetes 中，资源管理一直是个难题。配置复杂、调优困难，容易导致资源浪费和成本上升。虽然 Cluster Autoscaler 提供了基础的自动扩缩能力，但由于依赖节点组机制，响应慢、配置繁琐。
Karpenter 作为更灵活的替代方案，通过直接与云厂商交互加快了扩缩容速度，简化了管理。但在实际场景中，它在调度复杂工作负载、应对 Spot 实例价格波动和中断风险方面仍有不足。
CloudPilot AI 在此基础上进一步优化，结合智能调度、Spot 实时价格感知和中断预测，带来更智能、更稳定的资源优化能力。本文将分析 Karpenter 的局限性，以及 CloudPilot AI 如何帮助你解决它们。
1. 单副本工作负载的高可用保障


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