nCast: The Cloud Optimization Podcast from nOps – Détails, épisodes et analyse

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nCast: The Cloud Optimization Podcast from nOps

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Fréquence : 1 épisode/43j. Total Éps: 14

Introducing nCast, the cloud optimization podcast. Each episode features thought leaders and cloud industry experts sharing their real-world experiences and knowledge about cloud management, FinOps, AWS optimization and more. Listen now for tech news, cloud engineering insights, and anecdotes from engineering leaders on the front lines of cloud innovation.

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#14: How Sonos Mastered Spot: Karpenter GA, KubeCon & More

Saison 1 · Épisode 1

jeudi 7 novembre 2024 • Durée 44:12

Karpenter has achieved GA and is disrupted the autoscaling game, with data pointing to accelerated adoption.

Today, Josh Cypher, DevOps leader at Sonos, joins us to talk about some unexpected byproducts of adopting Karpenter at Sonos. Josh dives into his favorite features and efficiency gains, from node consolidation to better disruption controls.

The public cloud bill is a massive operational expense for tech organizations, yet tracking the success of optimization efforts often frustrates engineers. Josh and James explore these challenges and how to address them effectively.

As big-time Spot adopters, Sonos has unlocked impressive savings (50%?!) by focusing on high-impact, low-overhead strategies. Josh explains how visibility brought them quick wins and paved the way for further optimization across Sonos’s infrastructure.

Plus, Josh and James preview what they’re looking forward to at KubeCon, including key conversations on Kubernetes, AI, and cloud sustainability.

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#13: Multidimensional Pod Autoscaling & Machine Learning for Cloud Optimization

Saison 1 · Épisode 13

lundi 15 juillet 2024 • Durée 43:30

Dr. Haoran Qiu, a fresh PhD from the University of Illinois Urbana-Champaign, joins our host James Wilson, VP of Engineering at nOps. They’re diving into multidimensional autoscaling, an area in which Haoran’s pioneering research is making waves in the Kubernetes community.

Some workloads work better with Horizontal Pod Autoscaler (HPA), others with Vertical Pod Autoscaler (VPA). Running them together can create conflicts, but using only one limits efficiency gains. A Multidimensional Pod Autoscaler solves this dilemma by combining the benefits of both VPA and HPA to dynamically adjust both the number and size of pods.

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