什么是HPA？

友情提醒：#不要把启动文件中例如的--authentication-token-webhook=true#自作聪明的改为--authentication-token-webhooktrue#不然。。。。。一、生成metrics-proxy证书在管理机上生成证书配置文件及证书#metrics-proxy证书请求cat>metrics-proxy-csr.json<<'EOF'{"CN":"aggre

5d397288f265da1bce3e1585http://www.yfshare.vip/2019/01/28/k8s%E9%9B%86%E7%BE%A4%E6%B0%B4%E5%B9%B3%E6%89%A9%E5%B1%95-HPA

像监控CPU/内存的利用率就属于应用无关的纯运维指标，针对这种指标进行扩缩容的HPA配置就是运维级扩缩容。而像请求数量、请求延迟、P99分布等指标就属于应用相关的，或者叫业务感知的监控指标。

遥测数据一方面作为监控指标被ARMPS/prometheus采集，用于服务网格可观测性；另一方面被HPA和flaggers使用，成为应用级扩缩容和渐进式灰度发布的基石。

气象数据纬向风绘图：纬向风：沿东经111度，纬度0到60度，气压1000hPa到50hPa，纵坐标按照等压面对应高度绘图，#datauwind1=xr.DataArray(uwind[12:68:12,

K8S从1.8版本开始，CPU、内存等资源的metrics信息可以通过MetricsAPI来获取，用户可以直接获取这些metrics信息（例如通过执行kubecttop命令），HPA使用这些metics

部署常见问题解决2.1错误12.2报错22.3报错3:3、Dashboard部署（可视化webUI）3.1介绍3.2部署步骤3.3图形化操作界面测试4、HorizontalPodAutoscaler演练（HPA

HPAmonitoringcpuutilizationfailsfordeploymentswhichhaveinitcontainers1.背景2.环境3.问题4.参考解决方案1.背景工作遇到的类似问题，参考官网进行收集归档，进行笔记形式的记录，便于后续查看。2.环境OpenShiftContainerPlatform(OCP)4.53.问题HPAmonitoringcpuutilization

Kubernetes中，容器水平伸缩器HPA（HorizontalPodAutoscaler）

背景在K8s1.18之前，HPA扩容是无法调整灵敏度的:对于缩容，由kube-controller-manager的--horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization-window

背景在K8s1.18之前，HPA扩容是无法调整灵敏度的:对于缩容，由kube-controller-manager的--horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization-window

随笔-158,文章-0,评论-13,引用-0KubernetesK8S之通过helm部署metrics-server与HPA详解KubernetesK8S之通过helm部署metrics-server与

在虚拟化引入之前，IOMMU主要有两个功能：创建IOVA到HPA的映射，让设备能够访问任意物理内存。比如，有些

参考博客：https://blog.51cto.com/14143894/24584681、修改代码参考链接：https://prometheus.io/docs/instrumenting/clientlibs/Python版本连接：https://github.com/prometheus/client_pythonimportprometheus_clientfromprometheus_c

KubernetesK8S之通过helm部署metrics-server与HorizontalPodAutoscaling(HPA)详解主机配置规划服务器名称(hostname)系统版本配置内网IP外网

在TKE上利用HPA实现业务的弹性伸缩概述KubernetesPod水平自动扩缩（HorizontalPodAutoscaler，以下简称HPA）可以基于CPU利用率、内存利用率和其他自定义的度量指标自动扩缩

最近使用阿里云的kubernetes容器服务，在一个应用上发现了HPA的一些奇怪的地方。如下图所示，当前使用率高于期望值使用率时，没有发生扩容事件，当当前使用率低于期望值使用率时，没有发生缩容事件。

importnumpyasnpfromscipyimportinterpolateimportpygribdefrh2q_ppmv(RH,P,T):'''ConversionreletivehumiditytolnqinppmvRH-%,P-hPa

概述弹性伸缩一般包括两种方式：水平扩展：增减实例数目垂直扩展：增减单个实例可以使用的cpu和内存资源HPA（HorizontalPodAutoscaler）属于水平扩展，在Kubernetes中通过HorizontalPodAutoscalerController

在TKE上利用HPA实现业务的弹性伸缩概述KubernetesPod水平自动扩缩（HorizontalPodAutoscaler，以下简称HPA）可以基于CPU利用率、内存利用率和其他自定义的度量指标自动扩缩

本文从要出发的业务架构、PrometheusJVM监控、基于HPA的峰值弹性伸缩、基于Elastic的APM链路跟

Ubuntu下可用的TFTP软件很多，常用的是tftpd-hpa（服务器软件）和tftp-hpa（客户端软件）

升级时只容忍ms级抖动，需提供大规模分批灰度发布、业务配额控制等能力，并同时解决集群节点负载不均衡、上万Pods的Workload的HPA性能差等问题。

TopNSDCLOUDDAY10案例1：安装部署metrics-server案例2：安装部署dashboard案例3：安装部署pometheus（一）案例4：安装部署pometheus（二）案例5：配置grafana案例6：HPA

自动扩展是一种根据资源使用情况自动扩展或缩小工作负载的方法。Kubernetes中的自动缩放有两个维度：ClusterAutoscaler处理节点扩展操作，HorizontalPodAutoscaler自动扩展部署或副本集中的pod数量。ClusterAutoscaling与HorizontalPodAutoscaler一起用于动态调整计算能力以及系统满足SLA所需的并行度。虽然ClusterAu

介绍HorizontalPodAutoscaling（Pod水平自动伸缩），简称HPA，HPA通过监控分析一些控制器控制的所有Pod的负载变化情况来确定是否需要调整Pod的副本数量，应对线上的各种复杂情况

什么是HPA？

到目前为止Kubernetes对基于cpu使用率的水平pod自动伸缩支持比较良好，但根据自定义metrics的HPA支持并不完善，并且使用起来也不方便。

利用K8s（Kubernetes）的HPA能力，实现容器的水平伸缩。利用K8s的ClusterAutoscaler

升级时只容忍ms级抖动，需提供大规模分批灰度发布、业务配额控制等能力，并同时解决集群节点负载不均衡、上万Pods的Workload的HPA性能差等问题。

luozhiyun的博客：https://www.luozhiyun.com源码版本是1.19Pod水平自动扩缩Pod水平自动扩缩工作原理Pod水平自动扩缩全名是HorizontalPodAutoscaler简称HPA

HPA简介HAP，全称HorizontalPodAutoscaler，可以基于CPU利用率自动扩缩ReplicationController、Deployment和ReplicaSet中的Pod数量。

升级时只容忍ms级抖动，需提供大规模分批灰度发布、业务配额控制等能力，并同时解决集群节点负载不均衡、上万Pods的Workload的HPA性能差等问题。

Ubuntu下配置tftp服务1.安装TFTP软件sudoapt-getinstalltftp-hpatftpd-hpatftp-hpa是客户端,tftpd-hpa是服务器端2.建立tftpboot目录

https://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/133255.htmUbuntu16.04中安装tftp1.安装$apt-getinstalltftp-hpatftpd-hpa2

tftp服务器最简单安装配置1.安装tftp-serversudoapt-getinstalltftpd-hpasudoapt-getinstalltftp-hpa（如果不需要客户端可以不安装）tftp-hpa

升级时只容忍ms级抖动，需提供大规模分批灰度发布、业务配额控制等能力，并同时解决集群节点负载不均衡、上万Pods的Workload的HPA性能差等问题。

preseed自动化安装Ubuntu14.04系统：建议在Ubuntu14.04系统上搭建，Ubuntu16.04上会有apache2的python和mod_wsgi模块版本冲突安装apache2、tftpd-hpa

安装sudoapt-getinstalltftp-hpatftpd-hpaxinetd需要注意的是，有些时候，安装时不加后缀-hpa会出现问题。

>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>1安装tftp所需的软件安装tftp-hpa、tftpd-hpa和xinetd：

安装tftp所需的软件安装tftp-hpa、tftpd-hpa和xinetd：$sudoapt-getinstalltftp-hpatftpd-hpaxinetdtftp-hpa是客户端，tftpd-hpa

首先需要安装tftp-hpa，tftpd-hpa，前者是客户端，后者是服务程序,在终端下输入sudoapt-getinstalltftp-hpatftpd-hpa，安装tftp-hpa和tftpd-hpa

首先需要安装tftp-hpa，tftpd-hpa，前者是客户端，后者是服务程序。

wyj-virtual-machine:~$sudoapt-getinstalltftp-hpatftpd-hpaxinetdwyj@wyj-virtual-machine:~$dpkg-l|greptftpiitftp-hpa5

1.HPA解决的问题HPA全称是HorizontalPodAutoscaler，也就是对k8s的workload的副本数进行自动水平扩缩容（scale）机制，也是k8s里使用需求最广泛的一种Autoscaler

我觉得keda可以认为是基于HPA的externalmetrics的一种扩展，因为它利用了hpa中externalmetrics的能力，允许直接配置多个事件源：安装keda从ht

文章目录1.HorizontalPodAutoscaler（HPA）pod水平自动伸缩2.HPA实例2.1以cpu的使用率判断pod的扩容和缩容2.2创建HorizontalPodAutoscaler3

Kubernetes-HPA自动伸缩、resources资源限制HPA-example自动伸缩(测试版)一、测试HPA基于CPU的自动伸缩1、运行hpa-example，并设置CPU最大资源限制200m2

kubernetesHPA简介及实例一、HPA简介二、HPA实例第一步：运行php-apache服务器并暴露服务创建HorizontalPodAutoscaler增加负载停止负载三、HPA的伸缩过程HPA