"KEDA 事件驱动自动扩缩容实战"
"使用 KEDA 基于队列长度进行事件驱动扩缩容，提供 ScaledObject 清单与验证方法。"
扩缩容
Kubernetes Cluster Autoscaler与HPA协同实践
配置Cluster Autoscaler与HPA协同工作，提供可验证的Deployment/HPA与CA参数，达成稳定的端到端自动伸缩。
Kubernetes HPA 与自动扩缩容实战
概述HPA 基于指标调整副本数；VPA 调整容器请求/限制。两者结合可在不同负载模式下实现可靠弹性。已验证技术参数HPA API：`autoscaling/v2`；支持 `Resource` 与 `Pods/External` 指标典型目标：CPU/内存利用率（如 70%）与自定义业务 QPS/延迟
"Kubernetes HPA 自动扩缩容实战"
"使用 HPA 基于 CPU/内存与自定义指标实现自动扩缩容，并给出验证与排障要点。"
Kubernetes HPA与VPA对比：扩缩容与资源调优
比较 HPA 与 VPA 的能力与适配场景，在负载弹性与资源推荐之间选择合适方案并协同治理。
"Kubernetes 自动扩缩容实践：HPA、VPA 与资源配额"
"解析 HPA/VPA 的工作原理与资源配置策略，给出从指标到落地的一套实践方法，确保服务弹性与稳定性。"
Prometheus Adapter自定义指标驱动HPA治理
使用 Prometheus Adapter 暴露自定义指标驱动 HPA 扩缩容，规范指标定义与采样，协同 KEDA 与外部指标治理。
Karpenter与Cluster Autoscaler对比：弹性供给与成本治理
对比 Karpenter 与 CA 在节点供给与弹性策略上的差异，优化启动时延、亲和与成本治理，提升集群效率。
Kubernetes 资源配额与自动扩缩容实战
通过可验证的清单示例理解 requests 与 limits、配额与 HPA 的协同，确保集群资源稳定与弹性。
Kubernetes事件驱动扩缩容：KEDA与队列指标治理
使用 KEDA 基于外部指标驱动扩缩容，结合 HPA 与队列长度/滞留时间治理负载与成本。
