他知道跟默總彙報，光說“結果好”沒用，一定要挖出“過程”和“方法論”。
這套東西，還是當年默總手把手教自己的：問題要前置，根因要深挖，解決要成體係，彆總當救火隊長！
至於問陳默為啥這麼懂，你去當幾年救火隊長試試，會讓你惡心到吐。
經常淩晨3、4點被人一個電話叫到公司他真的受夠了。
陳默聽著，臉上依舊沒什麼表情，但微微前傾的身體和專注的眼神，表明他聽進去了。
他手指點了點“資源優化”那部分：“省了2100台物理機？沒影響性能？沒埋下新的隱患？”
此刻張福全被問到這點以後心情直接美到起飛，默總，我提前預判了你的預判。
就知道會問這個！資源優化是雙刃劍，省了錢但壓榨過度就是定時炸彈。
“我們叫它‘三壓一優’策略。”張福全說話像一個回答老師問題的小學雞。
他調出詳細的容量模型圖：
“壓閒置：通過更精細的資源畫像，識彆並下線長期低負載（＜10%）的‘僵屍’服務器，這塊貢獻了35%。
壓冗餘：重新評估了所有非核心係統的HA（高可用）策略和備份冗餘度，在保障SLA的前提下，合理降低部分係統的冗餘資源配比，貢獻了25%。
壓浪費：推動開發團隊優化了20多個高資源消耗應用的代碼和配置，比如那個著名的‘內存吞噬者’報表引擎，優化後單實例內存需求降了40%。
最後是‘優調度’：基於AI預測的業務負載曲線，在‘磐石’平台實現了虛擬機資源的動態彈性伸縮和智能遷移，把平均資源利用率從45%拉到了68%，這是大頭。”
他頓了頓，補充道：“所有的優化，都經過嚴格的壓力測試和業務影響評估，並建立了持續監控基線。性能指標，全部在基線之上。”
陳默的目光終於從平板上移開，落在了張福全臉上。
但就是這眼神吧，總讓張福全感覺很熟悉，又覺得怪怪的。
陳默身體向後靠進沙發裡，再次端起張福全續上的熱茶，輕輕吹了吹浮葉。
“磐石平台...做到68%自動化處置率了？”陳默的語氣聽不出褒貶，“我記得半年前還隻是個框架？”
提到“磐石”，張福全更興奮了，仿佛提到自己最得意的孩子：“是啊默總！這是我這幾個月投入心血最多的地方！它就是咱們運維從‘人拉肩扛’到‘體係作戰’的‘中樞神經’。”
他語速加快，帶著一種技術人特有的亢奮狀態：“平台基於開源的KUetheUS（監控係統）做了深度魔改，完全適配咱們複雜的異構環境（多種類型服務器和係統）。”
“核心是三大引擎：
‘態勢感知引擎’負責海量監控數據的實時采集、清洗和關聯分析；
‘決策引擎’內置了我們積累的數百條專家處置規則和不斷訓練的AI模型，能判斷告警性質和推薦處置方案；
‘執行引擎’則負責安全、可靠地調用各種自動化腳本和工具鏈去執行動作。”
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昨天結果出來了，今天加更十章…
沒想到讀者姥爺們這麼給力。
活動今天繼續，明天中午看結果。