Kubernetes HPA 与资源配额调优指南
结合 HPA（水平自动扩缩）与资源配额最佳实践，提升集群稳定性与成本效率，并提供可观测与告警策略。
框架与平台
Kubernetes HPA 与自动扩缩容实战
概述HPA 基于指标调整副本数；VPA 调整容器请求/限制。两者结合可在不同负载模式下实现可靠弹性。已验证技术参数HPA API：`autoscaling/v2`；支持 `Resource` 与 `Pods/External` 指标典型目标：CPU/内存利用率（如 70%）与自定义业务 QPS/延迟
Kubernetes HPA 与 KEDA 事件驱动伸缩（指标、队列与验证）
结合HPA与KEDA实现基于资源与事件的双通道弹性伸缩，提供队列触发与资源指标配置示例并给出可重复验证方法。
Kubernetes HPA v2自定义指标与稳定窗口实践
使用HPA v2基于自定义指标进行自动伸缩，配置稳定窗口与上/下行策略，提供可验证的YAML与观测方法。
Kubernetes GPU设备插件与资源调度治理
部署 GPU 设备插件并在调度层治理资源分配与拓扑亲和，保障 AI 负载的性能与稳定。
Kubernetes Gatekeeper OPA 策略约束实战
"使用 Gatekeeper 通过 OPA Rego 定义与应用策略约束，示例禁止镜像使用 latest 标签并匹配 Pod。"
Kubernetes DaemonSet与节点级任务治理
使用 DaemonSet 在每个节点部署代理与节点级任务，规范亲和与滚动更新与容忍，保障稳定与可观测。
Kubernetes Cluster Autoscaler与HPA协同实践
配置Cluster Autoscaler与HPA协同工作，提供可验证的Deployment/HPA与CA参数，达成稳定的端到端自动伸缩。
Kubernetes Admission Webhook实践：Validating/Mutating与顺序治理
使用 Admission Webhook 在集群入口进行资源校验与变更，规范执行顺序与失败处理，保障安全与一致性。
Kubernetes Admission Controller 自定义策略实践（2025）
Kubernetes Admission Controller 自定义策略实践（2025）Admission Controller 在对象落库前拦截与校验，适合执行组织自定义策略。一、类型与流程Mutating/Validating：变更与校验阶段的不同职责。Webhook：以 Webhook 承载
