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GKE HPA仅针对节点CPU利用率，而不针对目标部署

GKE HPA（Google Kubernetes Engine Horizontal Pod Autoscaler）是Google Kubernetes Engine（GKE）中的一个功能，用于自动调整Pod的副本数量，以满足应用程序的负载需求。它可以根据节点的CPU利用率来自动扩展或收缩Pod的数量。

GKE HPA的工作原理是通过监控节点的CPU利用率来判断应用程序的负载情况。当节点的CPU利用率超过一定阈值时，HPA会自动增加Pod的副本数量，以应对高负载情况。反之，当节点的CPU利用率低于一定阈值时，HPA会自动减少Pod的副本数量，以节省资源。

GKE HPA的优势在于它可以根据实际的负载情况动态地调整Pod的数量，从而提高应用程序的性能和可用性。它可以自动处理负载峰值和负载波动，确保应用程序始终具有足够的资源来处理请求。

GKE HPA适用于需要根据负载情况自动调整资源的应用程序，特别是对于具有高度变化的负载情况的应用程序，如电商网站的促销活动期间或新闻网站的热门事件期间。

推荐的腾讯云相关产品是腾讯云容器服务（Tencent Cloud Container Service，TKE），它是腾讯云提供的一种容器化部署和管理服务。TKE提供了类似于GKE HPA的功能，可以自动调整Pod的副本数量以适应负载需求。您可以通过TKE的自动伸缩功能来实现类似于GKE HPA的功能。

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例如，如果你部署的目标CPU利用率为50%，而现在你有五个pod在那里运行，则平均CPU利用率为 75%。为了使pod平均值更接近你的目标，HPA 控制器将增加三个副本。...为每个容器配置值：HPA 根据观察到的pod的CPU利用率值（来自单个pod的资源请求的百分比）做出扩展决策。如果你没有包含某些容器的值，则计算将不准确并可能导致出现糟糕的扩展决策。...提示： “如果你的 HPA 配置没有使用CPU或内存来设置其扩展目标，请同时使用 VPA 和 HPA。 何时使用 VPA？ 工作负载可能会在某个时候遇到高利用率，但不断增加其请求限制，不是一个好办法。...VPA 部署由三个组件组成： Recommender : 监控资源利用率并计算目标值，也就是检查历史资源利用率和当前使用的模式，并推荐一个理想的资源请求值 Updater : 检查pods 资源限制是否需要更新...它会检查不可调度的pod，然后计算是否可以整合当前部署的所有pod，以在较少数量的节点上运行它们。

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