# 弹性伸缩 #
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如何基于容器网络流量指标进行弹性伸缩
【8月更文挑战第13天】基于容器网络流量指标进行弹性伸缩可动态调整资源，提升系统性能与利用率。首先选监控工具如Prometheus，收集并分析网络流量数据。接着定义监控指标及阈值，如入站与出站流量。最后配置如Kubernetes的HPA实现自动化伸缩，并通过测试不断优化策略，确保系统稳定高效运行。
飞天发布时刻：大数据AI平台产品升级发布
阿里云飞天发布时刻产品发布会围绕阿里云大数据AI平台的新能力和新产品进行详细介绍。人工智能平台PAI、云原生大数据计算服务MaxCompute、开源大数据平台E-MapReduce、实时数仓Hologres、阿里云Elasticsearch、向量检索Milvus等产品均带来了相关发布的深度解读。
运维.云技术学习.基于应用服务网格的灰度发布（上：理论基础篇）
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AHPA：Kubernetes弹性伸缩的预言家，揭秘未来资源使用的神秘面纱！
【8月更文挑战第8天】在云原生应用中，Kubernetes已成为部署标准。面对不断扩大的集群与应用规模，有效资源管理和弹性伸缩成为关键。AHPA（自适应历史感知预测算法）作为先进的预测技术，通过分析历史数据预测资源需求并自动调整Kubernetes资源分配。以一个在线零售平台为例，通过AHPA识别流量周期性变化，在节假日高峰期前自动增加Pod数量，保证服务稳定；而在平峰期减少Pod数量，节省资源。AHPA为Kubernetes提供了智能化的弹性伸缩方案，提高了应用稳定性和资源利用率。
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