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挖掘Kubernetes 弹性伸缩：利用 KEDA实现基于事件驱动的自动缩放器
简介与总结前两篇关于HPA的文章，我们了解到HPA的实现原理，通过对服务CPU的metrics的监控实现了Deployment的弹性伸缩，我们本篇文章来实现基于事件驱动的HPA，基于事件可以让HPA更“理解”业务，实现更加基于业务的弹性伸缩。接下来就让我们一探究竟吧~KEDA是什么？KEDA（Kub
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按需开关更省钱，这样的 Kubernetes 集群谁不想要
为了尽可能降低基础设施成本，我们可以在不使用某些资源时将其关闭。然而此时的挑战之处在于，决定在必要时该如何将资源自动打开。本文将介绍如何使用LinodeKubernetesEngine（LKE）部署一个Kubernetes集群，并使用KubernetesEvents-DrivenAutoscaler
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如何使用 KEDA 自动缩放 Grafana Loki Queries
介绍GrafanaLoki(https://grafana.com/oss/loki/?pg=blog&plcmt=body-txt)是GrafanaLabs的开源日志聚合系统，灵感来自Prometheus(https://prometheus.io/)。Loki具有水平可扩展性、高可用性和
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基于 Prometheus、Istio、Hpa、Keda 和 Karpenter 实现 K8s 应用与节点的弹性
介绍在本文中，我们将描述如何创建一个基于prometheus、istio、hpa、keda和karpenter实现的可以自我扩展的kubernetes集群。我们将首先使用terraform启动EKS集群。然后将启动一个nginx服务，该nginx服务将能够根据我们从prometheus提取的指标（指
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如何使用KEDA自动缩放Azure管道代理
译者|李睿审校|孙淑娟如果你正在使用Kubernetes解决方案作为一个平台，并在任何公共云中托管容器应用程序，那么迟早会面临高昂的帐单。Kubernetes计费在很大程度上取决于节点的数量，而节点数量是由集群的工作负载数量决定的。众所周知，自动缩放是Kubernetes最受欢迎的特性之一。因此，在
