Google Cloud 发布动态容量管理最佳实践，旨在应对 AI 代理工作负载的突发性和资源密集特性。文章指出，90% 的企业计划在未来三年内部署 AI 代理，但仅 17% 的 IT 领导者对当前基础设施有信心。为此，Google Cloud 推出三项核心能力：

1. 计划性容量调度：通过 Dynamic Workload Scheduler 的 flex-start 模式（适用于批量处理、模型训练等延迟容忍型任务）和 calendar 模式（适用于产品发布、迁移等时间敏感型事件），可实现资源预留和成本优化。

2. 服务连续性回退：利用 Managed Instance Groups (MIGs) 的实例灵活性，定义自动化的硬件优先级回退列表。若首选机器类型不可用，系统会自动切换到兼容备选方案，同时支持跨区域扩展和 Spot VM 预emption 风险的智能规避。

3. 单控制平面自动化：Google Kubernetes Engine (GKE) 通过自定义 ComputeClasses 实现多维回退列表，并结合动态资源分配（Dynamic Resource Allocation），允许应用按需精确指定 GPU/TPU 的内存或核心数，避免整卡占用浪费。

部署路径包括：审查现有工作负载的耦合度并映射替代硬件方案；使用 Compute 灵活承诺使用折扣（最高可享 63% 折扣）；咨询 Google Cloud 账户团队定制策略。文章强调，动态基础设施应双向发力——既为可预测需求预定资源，也通过自动化应对不可预测的流量峰值。