公司上云之后，资源多了，灵活性也高了，但问题也跟着来了。比如晚上没人用的时候，服务器还开着一堆；一到促销活动，系统又扛不住，卡得像老牛拉车。其实这些都不是硬件不行，而是调度没做好。
动态伸缩：该多就多，该少就少
很多企业一开始为了保险，直接把资源配满，结果平时浪费严重。合理的做法是按需分配。比如电商网站在双11前自动扩容，在凌晨用户少时自动缩容。这背后靠的是动态伸缩策略（Auto Scaling），系统根据CPU、内存使用率实时调整实例数量。
aws autoscaling put-scaling-policy \
--policy-name ScaleUpPolicy \
--auto-scaling-group-name my-asg \
--scaling-adjustment 2 \
--adjustment-type ChangeInCapacity上面这段命令就是给AWS的自动伸缩组设置一个增加两个实例的策略。当监控指标触发阈值，就会自动执行。
负载均衡+任务调度：别让一台机器累死
就算资源够，如果都压在一台服务器上，照样会崩。常见的做法是结合负载均衡和任务调度器。比如用Nginx做流量分发，后端接Kubernetes管理容器。K8s能根据节点负载情况，把新任务扔到最空闲的机器上去。
举个例子，你家小区快递柜满了，快递员不会全堆在一个柜子，而是看哪个还有空位。云调度也一样，谁有空谁接单。
优先级调度：关键任务先跑
不是所有任务都平等。财务报表生成这种定时任务必须准时完成，而日志分析可以晚点跑。通过设置任务优先级，调度器会先把资源留给高优先级作业。比如在YARN或Slurm这类资源管理器中，可以为不同队列分配权重和资源上限。
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.high-priority.capacity</name>
<value>60</value>
</property>这个配置表示高优先级队列占60%的集群资源，确保核心业务不被挤占。
成本与性能平衡：别为了省钱卡成PPT
有人为了省钱，全用低配实例，结果响应慢得没法用。也有人不管三七二十一上顶配，账单吓人。优化调度不只是技术问题，更是成本权衡。可以用混合实例策略，主力用按需实例，高峰期加上竞价实例（Spot Instance）补足，便宜能省七八成。
但要注意，竞价实例可能随时被回收，所以得配合检查点机制，任务中断了也能续上。就像打游戏存档，不能一断线就从头开始。
监控反馈闭环：让调度越来越聪明
再好的策略也得看实际效果。部署Prometheus+Grafana这套组合，实时看资源使用趋势。发现某服务总在下午三点爆CPU，就可以提前扩容，而不是等用户投诉了才反应。
调度不是设完就完的事，得持续调。就像开车，导航定好路线，还得根据堵车情况随时变道。云资源调度也得形成“监控→分析→调整→验证”的闭环。