在阿里云上，系统预留资源是否可以调整，主要取决于具体的云服务和产品。以下是一些一般性的说明和建议：
一、阿里云系统预留资源的可调整性
Kubernetes集群（ACK）：
ACK支持自定义节点资源预留策略，但这一功能要求集群版本至少为v1.16.9及以上。用户可以通过kubelet配置来修改资源预留的取值，包括为kube组件预留的资源（kubeReserved）和为system进程预留的资源（systemReserved）。修改后，节点池中的已有节点将即时生效，新增节点也会使用该配置。但请注意，改变资源预留的值可能会造成节点的可分配资源变少，对于资源水位较高的节点，可能会触发节点驱逐。
阿里云可能会迭代节点资源预留的默认取值。在迭代后，如果用户进行了相关的运维操作（如集群升级、节点池升级等），节点将自动使用新的资源预留策略。否则，已有节点不会自动生效新的策略，但可以通过移除并重新添加节点来应用新的策略。
函数计算（Function Compute）：
阿里云函数计算平台提供了预留实例功能，用户可以为函数申请固定数量的预留实例。这些预留实例的配额可以在函数计算控制台上进行增加或调整，以满足实际需求。
大数据计算（MaxCompute）：
MaxCompute的预留资源是固定值，可以保证在一定程度上满足并发度需求。然而，如果系统资源不足或并发度过高，预留资源可能无法完全使用。用户可以通过设置quota时间计划来管理弹性预留资源。
其他云服务：
对于其他云服务（如ECS、RDS等），预留资源通常与购买的实例规格和类型相关。用户可以在购买时选择适当的规格和数量，以满足应用需求。在某些情况下，用户可以通过升级实例或购买更多实例来增加预留资源。
二、调整系统预留资源的建议
了解服务特性和限制：
在调整预留资源之前，务必了解所使用云服务的特性和限制。这有助于避免配置错误或超出服务范围。
评估业务需求：
根据实际业务需求来评估所需的预留资源量。过度预留可能会导致资源浪费，而预留不足则可能影响应用性能。
逐步调整：
在调整预留资源时，建议逐步进行，并观察调整后的效果。这有助于及时发现并解决问题。
参考官方文档和指南：
阿里云提供了丰富的官方文档和指南，用户可以参考这些资源来了解如何调整预留资源以及如何处理可能出现的问题。
综上所述，阿里云上的系统预留资源在一定程度上是可以调整的，但具体取决于所使用的云服务和产品。用户需要根据自身需求和服务特性来合理配置预留资源。