本文介绍如何在Amazon EKS上使用KEDA基于SQS队列深度进行自动缩放。核心思想是：对于异步队列工作负载，队列积压量比CPU/内存利用率更能反映真实需求。文章涵盖KEDA安装、AWS身份配置、ScaledObject设置、副本计算逻辑（期望副本数=积压消息数/queueLength），以及验证、故障排查和生产调优建议，帮助实现事件驱动架构的高效弹性伸缩。

Kubernetes 1.35 引入了原地 Pod 资源调整功能，允许在不重建 Pod 的情况下动态调整 CPU 和内存资源，实现零中断。这一功能提升了工作负载效率，支持自动缩放，简化运维。内存调整通常需重启，而 CPU 调整可即时生效，现已稳定，适用于生产环境。

2025年，DigitalOcean的托管Kubernetes进行了重要更新，增强了可扩展性、安全性和易用性。新增功能包括GPU Droplet、自动缩放节点池和AI优化数据中心，帮助开发者更高效地管理和部署AI及机器学习应用。

Winter Soldier是一个开源工具，帮助组织自动缩减非生产环境的资源，节省高达28%的基础设施成本。通过时间基础的自动缩放，组织可以在非高峰时段降低云成本，优化资源利用。该工具适用于Kubernetes，有效管理开发和测试环境的资源。

随着Kubernetes在容器化应用管理中的广泛应用，资源分配面临挑战。Nirmata提出了一种基于Kyverno策略的自动化资源管理方案，通过Kubernetes垂直Pod自动缩放器（VPA）提供资源建议，简化资源配置，优化性能并降低云成本。

Figma在不到12个月的时间内成功将计算平台从AWS ECS迁移到Kubernetes（EKS）。迁移的动机包括利用CNCF支持的大型生态系统、成本节约、改善开发者体验和增加可靠性。Figma在ECS中遇到了一些限制，如对StatefulSets和Helm charts的支持不足。通过切换到Kubernetes，Figma获得了高级自动缩放、服务网格和其他工具和功能。迁移项目的重点是尽量减少对服务的更改，并包括简化资源定义和提高可靠性等改进。Figma使用Karpenter进行节点自动缩放。公司进行了负载测试，并实施了逐步切换机制以实现成功的发布。初始迁移在不到12个月的时间内完成，后续活动包括引入基于Keda的自动缩放和简化开发工具。

软件开发文化强调“向左转”方法，即将传统上在开发生命周期后期执行的任务提前集成。然而，“向右转”也有优势，特别适用于动态方面，如自动缩放和工作负载调整。通过“向右转”实现运行时自动化，团队可以实现成本节约和性能改进，获得弹性和经济高效的云基础设施。

本文介绍了在云原生环境中运行Kubernetes集群时，如何通过监控关键指标来确定资源配置是否过度或不足。通过定期监控、自动缩放、资源配额和持续优化工作负载等最佳实践，可以实现成本效益和可持续性。

本文介绍了使用Spring Boot和Neon Postgres开发CRUD应用程序，以及在Azure App Service上部署应用程序并进行自动缩放和多环境设置。Neon Postgres简化了开发和部署流程。

Fairwinds的CTO Andy Suderman讨论了Kubernetes自动缩放的演变和未来。他解释了Kubernetes自动缩放的历史，包括Horizontal Pod Autoscaler（HPA）和Cluster Autoscaler的引入。Suderman还提到了KEDA和Karpenter等较新的项目。他强调了理解影响最终用户体验的指标的重要性，并指出CPU和内存利用率可能并不总是最佳的自动缩放指标。Suderman还介绍了Goldilocks项目，该项目为设置资源请求和限制提供建议。他总结时提到了多维度Pod自动缩放器以及在Kubernetes中动态更改Pod资源请求和限制的即将到来的功能。

本文介绍了MongoDB的最佳实践，包括数据建模和工作集大小调整。嵌入和引用是处理不同关系的两种常见方法。阿里云MongoDB提供了自动缩放功能，可以根据应用程序需求自动调整实例大小。

Kubernetes中的水平Pod自动缩放器（HPA）通过监控CPU和内存使用情况动态调整应用程序资源。HPA支持自定义指标，以优化自动缩放。配置HPA时需设定缩放策略和资源限制，确保资源利用高效和成本控制。使用Prometheus等工具可实现更精确的自动缩放决策，提升应用性能和用户体验。