Las recomendaciones ahora respetan los objetivos de HPA a nivel de contenedor

PerfectScale ahora reconoce los triggers de HPA que apuntan a un solo contenedor, lo que mantiene la precisión de las recomendaciones de right-sizing para workloads que usan autoescalado a nivel de contenedor. Las recomendaciones se aplican únicamente al contenedor que el HPA monitorea, evitando así sugerencias sobredimensionadas o subdimensionadas. Podfit y Zoom-In ahora distinguen entre triggers a nivel de pod y a nivel de contenedor, para que los datos que ves coincidan con el comportamiento real de tu autoscaler.

PerfectScale ahora detecta y muestra los triggers de HPA de tipo ContainerResource, para que las recomendaciones de right-sizing se mantengan precisas cuando tu HPA escala un solo contenedor en lugar del Pod completo. Se acabaron las recomendaciones sobredimensionadas o subdimensionadas para workloads que usan autoescalado a nivel de contenedor.

Qué cambió

Recomendaciones más inteligentes para HPA a nivel de contenedor

Kubernetes te permite apuntar el HPA a un solo contenedor en lugar del Pod completo. PerfectScale ahora lee el alcance del objetivo del HPA, de modo que las recomendaciones se aplican solo al contenedor específico que el HPA monitorea.

Recopilación de datos más precisa

Internamente, se lee la etiqueta de contenedor que Kube State Metrics expone en las métricas de objetivo del HPA, de modo que los datos de triggers se recopilan por contenedor — es decir, los números que ves en la interfaz corresponden al contenedor que el HPA realmente monitorea.

Novedades en la interfaz

Podfit

Los datos de triggers de HPA ahora distinguen entre métricas a nivel de pod y a nivel de contenedor.

Zoom-In

El panel de HPA Triggers ahora agrupa los triggers por alcance y muestra las alertas relacionadas en la parte superior del panel.