#资源优化

maro - 跨领域资源优化的多代理系统
MARO资源优化强化学习运筹学虚拟机调度Github开源项目
MARO是一个多代理资源优化平台,适用于物流中的集装箱管理、交通中的自行车调度、数据中心的虚拟机管理和金融中的资产管理。该平台包含仿真、强化学习和分布式工具包,支持多种决策机制。用户可通过PyPI或源码安装,并使用Jupyter lab和Redis GUI进行环境可视化和快速体验。MARO是由微软开源的项目,用户可贡献代码并遵从贡献者许可协议(CLA)。
krr - 基于历史数据优化Kubernetes资源分配工具
Kubernetes资源优化Prometheus成本节约容器配置Github开源项目
KRR是一款优化Kubernetes集群资源分配的命令行工具。通过分析Prometheus中的Pod使用数据,KRR为CPU和内存提供适当的请求和限制建议,有助于降低成本和提高性能。该工具无需安装额外Agent,支持多种数据源,并提供可扩展的推荐策略。KRR还通过免费SaaS平台提供可视化解释,帮助用户了解资源使用情况。根据研究,使用KRR可能节省高达69%的云计算成本。
SmartflowAI - 生成式AI工作流程优化平台
AI工具生成式AI工作流程智能平台资源优化SmartflowAI
SmartflowAI整合生成式AI技术,为企业提供工作流程优化解决方案。平台特色包括预构建工作流程、多样化AI技术栈和智能流程设计。通过这些功能,企业可以提高效率,实现资源优化。SmartflowAI不仅集成ChatGPT,还结合多种算法和数据API,为用户带来全面的AI赋能体验。
cruise-control - 优化Apache Kafka集群的自动化管理解决方案
Cruise ControlApache Kafka集群管理资源优化异常检测Github开源项目
Cruise Control是一款为Apache Kafka集群设计的自动化管理工具。它具备资源跟踪、状态查询、多目标再平衡、异常检测和自修复等功能,可帮助管理员高效管理Kafka集群,实现资源优化和故障恢复。该工具支持可插拔组件,适应多种环境,并提供REST API方便集成。Cruise Control致力于简化大规模Kafka集群的运维工作,提升系统稳定性和性能。
Lux-Design-S2 - AI代理对战,优化资源管理的智能算法挑战
Lux AI ChallengeNeurIPS 2023多智能体竞赛资源优化深度强化学习Github开源项目
Lux-Design-S2是一项AI算法挑战赛,专注于资源管理优化。本季新增GPU/TPU支持、非对称地图等特性,并提供高质量历史数据。比赛支持多种编程语言,在Kaggle平台进行,截止日期为11月17日。参赛者可通过Discord社区交流学习,共同提升AI算法水平。