Aurora Serverless v2 自动伸缩与连接治理（2025）
Aurora Serverless v2 自动伸缩与连接治理（2025）一、伸缩与容量单位容量：按负载调节 ACU；设定最小/最大边界。冷却与抖动：伸缩后冷却时间，避免频繁波动。二、连接与并发连接池：区分获取与执行超时；背压与重试策略。并发治理：按租户与接口限并发，保护核心路径。三、观测与成本指标：
伸缩
KEDA Scalers 队列长度与事件驱动自动伸缩（2025）
KEDA Scalers 队列长度与事件驱动自动伸缩（2025）一、触发器与指标Scaler：RabbitMQ/Kafka/Redis 等触发器读取 `队列长度` 与速率。指标：转换为 HPA 可消费的指标，驱动副本数变化。二、伸缩策略与并发策略：设定最小/最大副本与步进；避免抖动。并发上限：为下游
KEDA 事件驱动自动伸缩实践（2025）
KEDA 事件驱动自动伸缩实践（2025）KEDA 将外部事件源（队列/流/数据库）转换为伸缩信号，适合波动与异步任务场景。一、触发器与 ScaledObject触发器：Kafka/Redis/HTTP 等触发器参数与阈值配置。ScaledObject：绑定 Deployment 与最小/最大副本与
KEDA 事件驱动自动伸缩（队列触发、Prometheus Scaler 与验证）
通过 KEDA 实现事件驱动自动伸缩，配置队列触发与 Prometheus Scaler，提供验证方法以保障弹性与稳定性。
"Knative Serving 自动伸缩与流量分配实践"
"配置 Knative Serving 的自动伸缩与多版本流量分配，提供 Service 清单与权重示例。"
KServe 推理服务自动伸缩与 GPU 调度治理（2025）
KServe 推理服务自动伸缩与 GPU 调度治理（2025）一、架构与部署模型服务：`InferenceService` 定义接口与路由；支持 REST/gRPC。资源：为 `GPU` 设置 requests/limits 与节点选择器；隔离不同模型的资源。存储：模型拉取与缓存策略，减少启动时延。
Kubernetes HPA 与 KEDA 事件驱动伸缩（指标、队列与验证）
结合HPA与KEDA实现基于资源与事件的双通道弹性伸缩，提供队列触发与资源指标配置示例并给出可重复验证方法。
Kubernetes 自动伸缩（HPA/VPA、资源请求与目标利用率）实战
介绍 HPA/VPA 的配置要点与监控验证方法，结合资源请求与目标利用率设计，保障弹性与稳定性。
