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。
框架与平台
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 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 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 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 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 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。
Kubernetes HPA 自动扩缩容实战
"使用 HPA 基于 CPU/内存与自定义指标实现自动扩缩容，并给出验证与排障要点。"
Kubernetes HPA与VPA对比：扩缩容与资源调优
比较 HPA 与 VPA 的能力与适配场景，在负载弹性与资源推荐之间选择合适方案并协同治理。
