將OpenCost開源專案捐獻給CNCF的Kubernetes成本管理公司Kubecost，推出了同名產品Kubecost第2個主要版本。這個新版本提升大規模效能100倍，且用戶能以視覺化的方式監控所有流量成本，另外，Kubecost 2.0現在還會透過機器學習技術，預測用戶的支出。

Kubecost 2.0進行了重大升級，採用新的API後端大幅提升效能100倍，同時資源效率提高為3倍，尤其用戶在處理大規模Kubernetes環境的時候，可以更靈敏地操作Kubecost API和UI，而且現在也可以查詢3年以上的歷史資料，以獲得更長時間的資源利用率趨勢，進行更全面的決策和分析。

在Kubecost 2.0中，用戶能以更直覺的方式察看Kubernetes和雲端網路成本，Kubecost網路監控現在可以提供Pod、命名空間、叢集和雲端服務的成本可見性，以接近即時的速度，視覺化呈現基礎設施中任一部分的成本。同時，用戶也可以查看流入或是流出的流量成本，或是關注特定的流量路線。用戶透過建立Collections頁面，便能整合查看Kubernetes和雲端成本，Kubecost可消除重複計算的成本，使用戶針對複雜且多方來源的流量查看成本。

新加入的自動化工作流程Kubecost Actions，可供用戶最佳化Kubernetes成本，其具有3個核心操作，分別是動態請求調整大小、關閉叢集和關閉命名空間，用戶可以更簡單地創建排程，並且充分利用節約功能。

Kubecost 2.0整合機器學習技術，新預測模型能夠利用歷史Kubernetes和雲端資料，提供準確的預測成本波動，並且進行資源分配。用戶可以透過主要監控儀表板的分配、資產和雲端成本探索工具，預測未來特定日期範圍的支出成本。

而異常偵測則是成本預測的進一步應用，用戶可以偵測實際支出偏離Kubecost預測支出的時間點，找出意外支出迅速解決超額問題，確保雲端或是Kubernetes支出不會大幅超過預期。