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GKE HPA仅针对节点CPU利用率，而不针对目标部署

GKE HPA（Google Kubernetes Engine Horizontal Pod Autoscaler）是Google Kubernetes Engine（GKE）中的一个功能，用于自动调整Pod的副本数量，以满足应用程序的负载需求。它可以根据节点的CPU利用率来自动扩展或收缩Pod的数量。

GKE HPA的工作原理是通过监控节点的CPU利用率来判断应用程序的负载情况。当节点的CPU利用率超过一定阈值时，HPA会自动增加Pod的副本数量，以应对高负载情况。反之，当节点的CPU利用率低于一定阈值时，HPA会自动减少Pod的副本数量，以节省资源。

GKE HPA的优势在于它可以根据实际的负载情况动态地调整Pod的数量，从而提高应用程序的性能和可用性。它可以自动处理负载峰值和负载波动，确保应用程序始终具有足够的资源来处理请求。

GKE HPA适用于需要根据负载情况自动调整资源的应用程序，特别是对于具有高度变化的负载情况的应用程序，如电商网站的促销活动期间或新闻网站的热门事件期间。

推荐的腾讯云相关产品是腾讯云容器服务（Tencent Cloud Container Service，TKE），它是腾讯云提供的一种容器化部署和管理服务。TKE提供了类似于GKE HPA的功能，可以自动调整Pod的副本数量以适应负载需求。您可以通过TKE的自动伸缩功能来实现类似于GKE HPA的功能。

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例如，如果你部署的目标CPU利用率为50%，而现在你有五个pod在那里运行，则平均CPU利用率为 75%。为了使pod平均值更接近你的目标，HPA 控制器将增加三个副本。...为每个容器配置值：HPA 根据观察到的pod的CPU利用率值（来自单个pod的资源请求的百分比）做出扩展决策。如果你没有包含某些容器的值，则计算将不准确并可能导致出现糟糕的扩展决策。...提示： “如果你的 HPA 配置没有使用CPU或内存来设置其扩展目标，请同时使用 VPA 和 HPA。 何时使用 VPA？ 工作负载可能会在某个时候遇到高利用率，但不断增加其请求限制，不是一个好办法。...VPA 部署由三个组件组成： Recommender : 监控资源利用率并计算目标值，也就是检查历史资源利用率和当前使用的模式，并推荐一个理想的资源请求值 Updater : 检查pods 资源限制是否需要更新...它会检查不可调度的pod，然后计算是否可以整合当前部署的所有pod，以在较少数量的节点上运行它们。

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后续会针对CA做源码分析。 1.3 HPA 负责调整 pod 的副本数量来实现。...里设置 metrics 类型和期望的目标 metrics 数值 HPA Controller 定期（默认15s）reconcile 每个 HPA 对象 reconcile 里通过 metrics 的...API 获取该 HPA 的 metrics 实时最新数值，并与目标值比较，确定扩缩容方向 计算出 Deployment 的目标副本数，最后调用 Deployment 的 scale 接口调整副本数 存在多个指标时...，GCE一般是3~4min 缩容最终时间： 仅缩容pod：取决于 HPA 的缩容冷却时间，默认好像是5min 缩容Node：CA的冷却时间是10min 六、总结 本文针对 k8s 集群扩容的背景、价值、...实现做了大概的介绍，HPA 默认就可以使用，CA需要额外安装组件使用，而VPA使用较少。

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    成本最高降低70%，腾讯大规模业务集群的云原生成本优化实践！

    ，推荐合理的初始副本 针对周期性、活动性特点业务，使用 CronHPA 组件 节点分配率提升 基于业务实际负载模型选择最佳机型，而不是人工经验、直觉，从成本数据分析中，我们发现部分节点 CPU 资源未分配完...从实际业务负载数据看，业务 CPU 与 Memory 比例应是1:4，而不是线上大规模使用的 CPU 与 Memory 1:2比例的机型。...HPA API autoscaling/v1, 指定最小最大副本数，关联的 Deployment 服务， v1 只支持基于 CPU 利用率（targetCPUUtilizationPercentage）...节点分配率上，从之前的50%左右提升到了下图中的最高 CPU 99%，Memory 88%。 CPU 利用率上，从之前的平均5%提升到21.4%。...未来方向 当前 CPU 利用率依然有优化空间，下一步我们将结合节点资源超卖来实现 CPU 使用率进一步提升。

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    因此，HPA不扩展，Pod的数量为1 超过这一点，处理工作负载所需的总CPU使用量将增加80%以上 HPA扩大部署，增加一个副本，因此运行的pod总数= 2 现在，有两个pod在运行，累积CPU负载为~...autoscale可用的最大时间=超出目标CPU利用率阈值和pod达到100% CPU利用率之间的时间滞后....降低用于扩展的目标CPU利用率可以提供响应更快的服务，但成本也更高 处理40%目标CPU利用率的给定工作负载所需的pod数量是处理80%目标CPU利用率的相同工作负载所需的pod数量的两倍。...然而，平均CPU利用率聚合超过30秒= 31% 80% targetaveragecpu利用率。因此，HPA通过添加额外的副本来扩展部署。 总结无损检测的主要发现。

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