Kubernetes 自动伸缩深度实践：HPA、VPA 与 KEDA
系统化剖析 Kubernetes 自动伸缩的三种模型与最佳实践，面向生产场景实现稳定与高效的弹性能力
HPA
KEDA事件驱动弹性伸缩实践
通过KEDA实现事件驱动的Pod弹性伸缩，提供可验证的ScaledObject配置与观测方法，保障性能与稳定性。
"Kubernetes HPA自动扩缩容深度实践"
"系统化解析与实战验证HPA的触发机制、指标来源与稳定性优化，通过真实生产环境案例展示如何实现精确的自动扩缩容策略。"
Kubernetes HPA 自动扩缩容深度实践
系统化解析与实战验证 HPA 的触发机制、指标来源与稳定性优化
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。
Kubernetes弹性与发布：HPA、探针与滚动升级
从就绪/存活探针到 HPA 与滚动升级参数配置，构建稳定可控的发布与弹性伸缩体系。
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。
"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。"
"Kubernetes Prometheus Adapter 自定义指标 HPA 实战"
"通过 Prometheus Adapter 暴露自定义指标，并在 HPA 中引用 External Metrics 进行自动扩缩容。"
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。
