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Effective HPA:预测未来的弹性伸缩产品

作者 胡启明,腾讯云专家工程师,专注 Kubernetes、降本增效等云原生领域,Crane 核心开发工程师,现负责成本优化开源项目 Crane 开源治理和弹性能力落地工作。 余宇飞,腾讯云专家工程师,专注云原生可观测性、成本优化等领域,Crane 核心开发者,现负责 Crane 资源预测、推荐落地、运营平台建设等相关工作。 田奇,腾讯高级工程师,专注分布式资源管理和调度,弹性,混部,Kubernetes Contributor,现负责 Crane 相关研发工作。 引言 业务的稳定性和成本之间的矛盾由来已久。在云原生时代,按需付费的成本模型催生出了自动弹性伸缩技术——通过动态申请、归还云上资源,在满足业务需求的前提下,降低成本。 什么是 HPA 谈到云原生中的弹性,大家自然想到 Kubernetes 的各种自动伸缩(Auto Scaling)技术,其中最具代表性的当属水平 Pod 自动伸缩(HPA)。 HPA 作为 Kubernetes 的内建功能,具有一系列优点: 兼顾业务高峰稳定、低谷降本的诉求。 功能稳定,社区中立:随着 kubernetes 版本的迭代,其本身的功能也在不断地丰...

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