KEDA事件驱动自动扩缩实践
使用 KEDA 为 Kubernetes 提供事件驱动的自动扩缩，配置触发器与阈值、与 HPA 协同、消费堆积与并发控制，并给出验证方法。
工程实践
KEDA事件驱动弹性伸缩实践
通过KEDA实现事件驱动的Pod弹性伸缩，提供可验证的ScaledObject配置与观测方法，保障性能与稳定性。
KEDA 基于 Prometheus 指标自动伸缩实践
使用 KEDA 根据 Prometheus 指标自动伸缩 Deployment，配置触发器与轮询/冷却参数以平滑扩缩容。
KEDA 事件驱动自动伸缩（队列触发、Prometheus Scaler 与验证）
通过 KEDA 实现事件驱动自动伸缩，配置队列触发与 Prometheus Scaler，提供验证方法以保障弹性与稳定性。
KEDA 事件驱动自动伸缩实践（2025）
KEDA 事件驱动自动伸缩实践（2025）KEDA 将外部事件源（队列/流/数据库）转换为伸缩信号，适合波动与异步任务场景。一、触发器与 ScaledObject触发器：Kafka/Redis/HTTP 等触发器参数与阈值配置。ScaledObject：绑定 Deployment 与最小/最大副本与
Karpenter 节点自动供给与成本优化（2025）
Karpenter 节点自动供给与成本优化（2025）一、供给与约束Provisioner：按区域/实例家族/容量限制定义供给策略。亲和与污点：隔离工作负载，保障关键服务。二、实例与成本预留与可抢占：核心服务用预留，波动任务用可抢占。实例选择：按 CPU/内存/网络特性匹配负载。三、伸缩与回收伸缩信
Kafka生产者参数调优：acks/linger/batch/compression
调优生产者的确认与批量与压缩参数，平衡吞吐与延迟与可靠性，提升写入效率与稳定性。
