# 弹性伸缩 #
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弹性伸缩Auto Scaling产品全面升级，轻松应对业务负载变化，张弛有度，收放自如！
弹性伸缩是阿里云上非常受欢迎的一个云服务编排产品，它能够根据用户的策略定义和业务需求变化，动态调整弹性计算资源，在有效支撑业务负载变化的同时保持最合理经济的基础设施费用开支。基于广大用户的反馈和建议，弹性伸缩产品全面升级，帮助用户轻松应对业务负载变化，张弛有度，收放自如！
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基于Kubernetes的云上机器学习—GPU弹性扩缩容
### 前言
在深度学习中，要使用大量GPU进行计算。 而GPU往往价格不菲，随着模型变得越复杂，数据量积累，进行深度学习计算需要耗费极大的经济和时间成本。
### 解决方案
阿里云容器服务提供的深度学习解决方案，基于Kubernetes为核心，支持cluster-autoscaler 进行节点弹性扩缩容。
Ess报警任务全新升级
AutoScaling（弹性伸缩） 报警任务迎来全新升级，本次升级从监控范围，监控方式，监控响应速度等三个方面做出了全方位的优化，升级后的 AutoScaling 报警任务将您提供一种更全面，更可靠的利用报警任务动态管理 AutoScaling 伸缩组的方式。
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Kubernetes弹性伸缩全场景解析（三） - HPA实践手册
#### 前言
在上一篇文章中，给大家介绍和剖析了HPA的实现原理以及演进的思路与历程。在本文中，我们会为大家讲解如何使用HPA以及一些需要注意的细节。
#### `autoscaling/v1`实践
v1的模板可能是大家平时见到最多的也是最简单的，v1版本的HPA只支持一种指标 —— CPU。传统意义上，弹性伸缩最少也会支持CPU与Memory两种指标，为什么在Ku
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如何为Kubernetes配置Pod水平自动扩展
干货教程！教你如何在K8S上实现根据CPU等实际使用量与用户的期望值进行比对，实现部署的自动扩展和缩减！
介 绍
Kubernetes有一个强大的功能，它能在运行的服务上进行编码并配置弹性伸缩。如果没有弹性伸缩功能，就很难适应部署的扩展和满足SLAs。
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