autoscaler是什么意思，autoscaler的意思翻译、用法、同义词、例句

常用词典

n. 自动定标器

Autoscaler（自动伸缩器）是云计算和分布式系统中的一个核心组件，其核心功能在于根据实时负载或预定策略，自动调整计算资源（如服务器实例、容器、处理单元等）的数量。它的目标是确保应用程序在满足性能需求（如响应时间、吞吐量）的同时，优化资源利用率和成本效益。

监控指标采集： Autoscaler 持续监控与系统负载和性能相关的关键指标。这些指标通常包括：
- CPU 利用率：最常用的指标之一，反映计算资源的繁忙程度。
- 内存使用率：衡量应用程序对内存资源的需求。
- 网络流量：入站和出站的数据量。
- 请求队列长度/延迟：衡量服务处理请求的积压情况和响应速度。
- 自定义指标：应用程序特定的指标，如每秒事务处理数 (TPS)、活跃用户数等。
伸缩策略与规则：用户需要预先定义触发资源增减的条件（规则）和调整幅度（策略）。常见策略包括：
- 反应式伸缩：基于当前或近期指标（如过去5分钟平均CPU > 70%）触发伸缩动作。例如，当CPU利用率持续超过阈值时增加实例，低于另一阈值时减少实例。
- 预测式伸缩：利用历史负载数据预测未来需求，提前进行资源调整（如预测每日流量高峰提前扩容）。
- 计划伸缩：基于已知的计划事件（如每周促销活动、定时批处理任务）在特定时间点执行伸缩。
- 混合策略：结合以上多种方式，例如以预测式为基础，辅以反应式调整应对突发变化。
执行伸缩动作：当监控指标满足预设规则时，Autoscaler 会调用底层云平台或编排系统的 API：
- 扩容：启动新的虚拟机实例、容器副本或增加处理单元。
- 缩容：终止或停止多余的资源实例。

Amazon Web Services (AWS): AWS 提供了多种自动伸缩服务，最核心的是AWS Auto Scaling，它允许用户跨多种 AWS 资源（如 EC2 实例、ECS 服务、DynamoDB 表等）配置伸缩策略。其官方文档详细阐述了概念、最佳实践和配置方法： AWS Auto Scaling 文档
Microsoft Azure: Azure 的核心自动伸缩服务是Azure Autoscale，它支持虚拟机规模集、应用服务、云服务等多种资源的自动伸缩。Azure 文档提供了全面的指南和示例： Microsoft Azure Autoscale 文档
Google Cloud Platform (GCP): GCP 提供Google Cloud Autoscaler，主要管理 Compute Engine 虚拟机实例组、GKE 集群节点等的自动伸缩。其文档解释了工作原理和配置步骤： Google Cloud Autoscaler 文档

在云计算和容器编排领域，Autoscaler 是 Kubernetes 生态中实现资源自动扩展的核心组件，主要用于动态调整计算资源以优化成本与性能。其含义可细分为以下三个层面：

核心功能
根据集群负载自动增减资源，例如：
- 水平扩展：通过 kubectl autoscale 命令调整 Pod 副本数（如 Deployment 的扩容）。
- 节点扩容：当 Pod 因资源不足无法调度时，Cluster Autoscaler 会自动添加云服务商（如 AWS、Azure）的节点。
组件分类
Kubernetes 中主要包含两类 Autoscaler：
- Cluster Autoscaler：管理节点级别的扩缩容，确保集群资源既不过剩也不短缺。
- Vertical Pod Autoscaler：动态调整单个 Pod 的 CPU/内存请求量，优化资源利用率。
应用价值
- 对开发者：减少手动干预，专注业务逻辑。
- 对运维：降低资源浪费，实现“按需伸缩”的自动化运维。

其他场景中（如图形界面设计），"AutoScale" 可能指自动调整尺寸的功能，但在云原生领域特指上述资源管理机制。

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