HPA on Custom Metrics: When CPU Tells You Nothing Useful
A worker consuming a queue can run at 5% CPU while completely overwhelmed. HPA on a custom metric solves what CPU/memory structurally can't see.
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#autoscaling
HPA sur métriques custom : quand le CPU ne dit rien d'utile
Un worker qui consomme une file d'attente peut tourner à 5% de CPU tout en étant complètement submergé. Le HPA sur métrique custom résout ce que CPU/mémoire ne peuvent pas voir.
Karpenter ou Cluster Autoscaler : au-delà des groupes de nœuds
Le Cluster Autoscaler reste prisonnier des groupes de nœuds préconfigurés. Karpenter provisionne l'instance exacte dont le pod a besoin, sans ce détour.
Karpenter vs Cluster Autoscaler: Beyond Node Groups
Cluster Autoscaler stays locked into preconfigured node groups. Karpenter provisions the exact instance a pod needs, no detour through a group.
VPA: Sizing Pods Without Guessing by Hand
The VPA sizes CPU/memory requests from real consumption. Its Auto mode restarts pods to apply a new sizing, a cost that's easy to overlook.
VPA : dimensionner les pods sans deviner à la main
Le VPA sert à dimensionner les requests CPU/mémoire à partir de la consommation réelle. Son mode Auto redémarre les pods à chaque ajustement.
Cluster Autoscaler : pourquoi le scale down traîne
Le Cluster Autoscaler ajoute des nœuds facilement. Le scale down casse en silence : PDB trop stricts, pods sans contrôleur, annotation oubliée.
Cluster Autoscaler: Why Scale Down Stalls (or Never Happens)
The Cluster Autoscaler adds nodes easily. Scale down is where it silently breaks: overly strict PDBs, controller-less pods, and one forgotten annotation.
HPA : ce que l'autoscaling horizontal suppose déjà en place
Pourquoi le Horizontal Pod Autoscaler ne fonctionne pas sans requests correctement posées, comment il décide de scaler, et le piège de l'oscillation.
HPA: What Horizontal Autoscaling Already Assumes in Place
Why the Horizontal Pod Autoscaler doesn't work without requests set correctly, how it decides to scale, and the flapping trap.