监控系统是Kubernetes可观测性的基础，通过Prometheus和Metrics Server等组件实时监控集群和应用状态，确保其稳定运行。合理设计指标和优化性能是保障集群稳定的关键。
EKS推出了新的社区附加组件目录，用户可以通过CLI或AWS控制台在创建EKS集群时安装组件，如metrics-server和cert-manager。EKS负责打包和管理生命周期，但不提供对这些组件的支持，用户需在GitHub上提交问题。
水平Pod自动扩缩器（HPA）根据CPU和内存利用率等指标自动调整Kubernetes中的Pod数量，以实现负载均衡。HPA不适用于DaemonSet，需安装metrics-server以获取度量数据。HPA通过计算当前与期望指标的比例来制定扩缩容策略，确保服务稳定性。
在 Kubernetes 中，无法查看 Pod 日志和执行命令可能是由于 Kubelet 健康状态或 Metrics Server 问题。解决方法包括添加 node-ip、删除有问题的 Metrics Server 或降级其版本。
水平Pod自动扩缩（HPA）是Kubernetes的一项功能，能够根据CPU和内存等指标自动调整Pod数量。HPA通过监控资源利用率，动态调整Pod，以优化资源使用和应用性能。设置HPA需要安装Metrics Server，配置YAML文件，并监控其状态。结合自定义指标和最佳实践，HPA能有效管理Kubernetes工作负载。
Kubernetes的水平Pod自动扩缩（HPA）根据CPU和内存等指标动态调整Pod数量，以满足需求并优化资源利用。HPA依赖Metrics Server收集数据，设定阈值以维持目标利用率。通过定义资源请求和限制，创建HPA资源，确保应用在高峰期有足够资源，同时在低使用时节省成本。
在生产环境中，HPA 是常用的功能。EKS 需要通过 metrics-server 支持 HPA。首先安装 metrics-server，然后部署测试应用，配置 HorizontalPodAutoscaler 根据 CPU 利用率动态调整 Pod 数量。最后，通过 hey 命令进行负载测试，观察容器的扩缩容效果。
本文介绍了优化Kubernetes中HPA性能以提高弹性速率的方法，包括关键时间点分析和优化方案，如修改metrics-server参数和设置指标保留时间。经过验证，发现优化后的HPA弹性速率明显提高。
Kubernetes监控与日志是分布式系统的重要基础设施。监控分为资源、性能、安全和事件四类，早期使用Heapster，后因接口标准化需求改为metrics-server，并定义metrics.k8s.io、custom.metrics.k8s.io和external.metrics.k8s.io三类接口。Prometheus是主流开源监控方案，支持服务发现与告警。日志分为应用、runtime、核心组件和中间件四类，社区推荐Fluentd采集方案。
本文介绍了如何在Kubernetes中部署metrics-server，包括使用YAML文件和Helm工具。由于国内无法访问k8s.gcr.io镜像，建议使用lank8s.cn替代。此外，提供了在线webhook的配置方法，以自动化镜像替换过程。lank8s.cn是一个免费的Kubernetes镜像代理服务，支持多种镜像的拉取。
本文介绍了如何在Kubernetes中使用kubectl top命令进行监控。首先需要部署Metrics Server，这是Kubernetes的核心监控数据聚合器。安装前需启用API Aggregator，并确保API Server能访问Metrics Server。Metrics API提供当前度量数据，不保存历史数据。文中还提供了安装和测试Metrics Server的具体步骤及命令。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
