1、什么是K8s的弹性伸缩？

2、K8s的弹性伸缩的工作原理？

Autoscaler的工作原理，主要是监控一个Pod，监控这个Pod的资源CPU使用率，一旦达到了设置的阈值，就做策略来决定它是否需要增加，做策略的时候还需要一个周期，比如，持续五分钟都发现CPU使用率高，就抓紧增加Pod的数量来减轻它的压力。当然也有一个策略，就是持续五分钟之后，压力一直都很低，那么会减少Pod的数量。这就是k8s的弹性伸缩的工作原理，主要是监控CPU的使用率，然后来决定是否增加或者减少Pod的数量。

3、K8s的弹性伸缩的实践，为了演示效果，这里对rc进行cpu资源的进行限制，方便压力测试效果。

查看下载的zip包并进行解压缩操作，如下所示：

查看自己的jdk版本，并进入到指定的目录，如下所示：

现在开始修改镜像地址，如下所示：

首先将需要的镜像下载下来，并上传到自己的私有仓库里面，如下所示：

创建metrics-server报错了，先放置吧，搜了一堆也没有解决，后续再来看看吧。

更多“阿里云弹性伸缩（AutoScaling）可以根据用户配置的伸缩规则，自动调整云服务器ECS实例的个数，以满足业务需求。如果用户无法预测业务的变化情况，即无法准确的预测对计算资源的需求，也可以通过使用动态的伸缩模式，基于云监控性能指标（如CP”相关的问题

1，什么是阿里云GPU云服务器？

阿里云GPU云服务器提供GPU加速计算能力，实现GPU计算资源的即开即用和弹性伸缩。作为阿里云弹性计算家族的一员，GPU云服务器结合了GPU计算力与CPU计算力，满足您在人工智能、高性能计算、专业图形图像处理等场景中的需求。

2，为什么选择阿里云GPU云服务器？

GPU云服务器是基于GPU与CPU应用的计算服务器。GPU在执行复杂的数学和几何计算方面有着独特的优势，特别是在浮点运算、并行运算等方面，GPU可以提供上百倍于CPU的计算能力。GPU的功能特性如下：

拥有大量擅长处理大规模并发计算的算术运算单元（ALU）。
能够支持多线程并行的高吞吐量运算。
逻辑控制单元相对简单。

3，GPU云服务器与自建GPU服务器的区别：

4，GPU作为一种计算芯片，其优势非常明显，具有实时高速、强并行计算能力和强浮点计算能力等特点。阿里云弹性GPU服务EGS（Elastic GPU Service）将阿里云的弹性计算和GPU高速的并行异构加速器组合在一起，兼具了弹性计算的特点和GPU的加速能力。

阿里云基于EGS平台推出了GPU云服务器，在提供GPU加速能力的同时，保留了与普通ECS实例一致的使用体验。您在创建ECS实例时，选择企业级异构计算规格即可

5，阿里云GPU云服务器优势：

• 高弹性提供系列化的规格族，分钟级创建GPU实例，支持水平扩容和垂直变配。
• 高性能高安全性支持GPUDirect，GPU之间点对点通信。GPU可以直接通过NVLink总线互联通信，具备高带宽低时延的特点，无需CPU干预。多租户间弹性GPU安全隔离 ，并通过Hypervisor授权和管理。允许灵活配置多块GPU实现互相高速通信的同时，还具备隔离带来的安全性。
• 易部署和阿里云生态深度融合，您可以轻松搭配其他阿里云产品构建应用，例如搭配OSS、NAS等产品满足存储要求，搭配EMR进行深度学习数据预处理等。支持云原生（阿里云Kubernetes），交付更加便捷。
• 易监控提供全面的GPU监控数据，包括GPU、实例和分组维度，免去您的运维压力。