容器服务Kubernetes版伸缩的相关内容

阿里云文档 2026-05-26

为GPU应用配置节点自动伸缩

在进行AI模型训练、推理或科学计算等GPU计算密集型任务时，工作负载常呈现显著波动，同时GPU硬件成本较高。通过为集群创建支持自动伸缩的GPU节点池，可根据实际资源需求动态增减节点数量，实现按需使用与弹性调度，有效提升GPU资源利用率并降低运维成本。

阿里云文档 2026-05-25

启用节点自动伸缩以实现节点的自动扩缩容

当集群的容量规划无法满足应用Pod调度时，您可以使用节点自动伸缩方案实现节点的自动扩缩。节点自动伸缩适用于扩容规模较小（例如开启弹性的节点池数量少于20，或对应节点池中的节点数量少于100），工作负载流量波动平缓，具有周期性或可预测性资源需求，并且单批次资源伸缩即可满足业务需求的场景。

阿里云文档 2026-04-28

k8s工作负载伸缩FAQ及对应的解决方案

本文介绍使用工作负载伸缩功能（包括HPA、CronHPA等）时可能遇到的常见问题及解决方案。

阿里云文档 2025-09-25

ACK集群节点池伸缩配置可用性检测

检测ACK集群巡检中的“节点池伸缩配置不可用”风险项。当此巡检项无风险时，视为“合规”。规则通过获取最后一次巡检报告结果作为检测依据，如果集群未开通巡检配置评估为“不适用”。

阿里云文档 2025-03-26

实现容器定时水平伸缩CronHPA与容器水平伸缩HPA的协同配置

由于CronHPA和HPA两者无法相互感知，如果您的应用使用YAML同时配置了CronHPA和HPA，可能会出现两种配置独立工作，后执行操作覆盖了先执行操作的现象。为了解决这个问题，ACK提供了CronHPA兼容HPA的方案——当检测到两者同时存在时，将HPA作为CronHPA的扩缩容对象，从而实现...

文章 2024-11-20 来自：开发者社区

Kubernetes集群的高可用性与伸缩性实践

Kubernetes（K8s）作为云原生应用的基石，其高可用性和伸缩性对于保障应用的稳定运行和应对流量高峰至关重要。本文将介绍如何构建高可用性与伸缩性的Kubernetes集群，包括节点高可用、Pod高可用、自动伸缩以及监控与告警等关键方面。正文：引言Kubernetes集群的高可用性和伸缩性是保障云原生应用稳定运行的重要...

文章 2024-10-07 来自：开发者社区

k8s学习--kubernetes服务自动伸缩之水平收缩(pod副本收缩)VPA策略应用案例

@TOC 前言有任何疑问或不懂的地方均可评论或私信，欢迎交流关于VPA的详细解释链接: VPA的详细解释策略在VPA中，updateMode 是一个重要的配置选项，它决定了VPA如何应用其提供的资源建议。根据不同的设置，VPA可以采取不同的策略来更新Pod的资源配置： Off：VPA不会应用任何资源...

文章 2024-10-07 来自：开发者社区

k8s学习--kubernetes服务自动伸缩之垂直伸缩(资源伸缩)VPA详细解释与安装

@TOC 前言有任何疑问或不懂的地方均可评论或私信，欢迎交流 VPA简介官方链接https://github.com/kubernetes/autoscaler/tree/master/vertical-pod-autoscaler 简单理解与HPA类似，区别在于HPA自动控制的pod副本数量而VPA则自动控制的是CPU 和内存的requests&...

文章 2024-10-07 来自：开发者社区

k8s学习--kubernetes服务自动伸缩之水平伸缩(pod副本伸缩)HPA详细解释与案例应用

@TOC 前言有任何疑问或不懂的地方均可评论或私信，欢迎交流 HPA简介简单理解 HAP，全称 Horizontal Pod Autoscaler 简单来说就是根据指标来对pod副本数量进行自动控制比如说cpu和内存使用率 HPA 定期检查内存和 CPU使用率高就会自动创建多个副本(上限取决于自定义的数量)使用率低就会关闭多个副本(下限取决于自定义的数量...

文章 2024-08-29 来自：开发者社区

Kubernetes 自动伸缩策略：优化资源利用率

在现代云原生环境中，应用的流量往往具有不可预测性。为了应对这种变化，Kubernetes 提供了多种自动伸缩机制来动态调整应用实例的数量和每个实例分配的资源。本文将深入探讨两种主要的自动伸缩工具：水平 Pod 自动伸缩器 (HPA) 和垂直 Pod 伸缩器 (VPA)，并提供实际的应用示例。水平 Pod 自动伸缩器 (HPA) 水平 Po...