Kubernetes 弹性伸缩全场景解析（一）：概念延伸与组件布局( 五 )_：Kubernetes弹性伸缩全场景解析（一）

4. 特殊任务类型

例如闲时计算的场景、IOT 类业务、网格计算、超算等，这类场景对于资源利用率都有比较高的要求。

单纯的基于资源利用率的弹性伸缩大部分是用来解决第一种类型的应用而产生的，对于其他三种类型的应用并不是很合适，那么 Kubernetes 是如何解决这个问题的呢？

Kubernetes 的弹性伸缩布局

Kubernetes 将弹性伸缩的本质进行了抽象，如果抛开实现的方式，对于不同应用的弹性伸缩而言，该如何统一模型呢？ Kubernetes 的设计思路是将弹性伸缩划分为保障应用负载处在容量规划之内与保障资源池大小满足整体容量规划两个层面。简单理解，当需要弹性伸缩时，优先变化的应该是负载的容量规划，当集群的资源池无法满足负载的容量规划时，再调整资源池的水位保证可用性。而两者相结合的方式是无法调度的 Pod 来实现的，这样开发者就可以在集群资源水位较低的时候使用 HPA、VPA 等处理容量规划的组件实现实时极致的弹性，资源不足的时候通过 Cluster-Autoscaler 进行集群资源水位的调整，重新调度，实现伸缩的补偿。两者相互解耦又相互结合，实现极致的弹性。