Les recommandations respectent désormais les cibles HPA au niveau conteneur

PerfectScale reconnaît désormais les déclencheurs HPA qui ciblent un seul conteneur, ce qui garantit des recommandations de right-sizing précises pour les workloads utilisant l'autoscaling au niveau conteneur. Les recommandations s'appliquent uniquement au conteneur surveillé par le HPA, évitant ainsi toute suggestion sur- ou sous-dimensionnée. Podfit et Zoom-In distinguent désormais les déclencheurs au niveau pod de ceux au niveau conteneur : les données affichées reflètent le comportement réel de votre autoscaler.

PerfectScale détecte et affiche désormais les déclencheurs HPA de type ContainerResource, afin que les recommandations de right-sizing restent précises lorsque votre HPA met à l'échelle un seul conteneur plutôt que le Pod dans son ensemble. Fini les recommandations sur- ou sous-dimensionnées pour les workloads utilisant l'autoscaling au niveau conteneur.

Ce qui change

Des recommandations plus pertinentes pour les HPA ciblant un conteneur

Kubernetes permet de cibler un HPA sur un seul conteneur plutôt que sur l'ensemble du Pod. PerfectScale lit désormais la portée de la cible HPA, de sorte que les recommandations s'appliquent uniquement au conteneur surveillé par le HPA.

Une collecte de données plus précise

En coulisses, nous lisons le label de conteneur exposé par Kube State Metrics sur les métriques cibles du HPA. Les données de déclencheurs sont ainsi collectées par conteneur : les chiffres affichés dans l'interface correspondent bien au conteneur réellement surveillé par le HPA.

Nouveautés dans l'interface

Podfit

Les données de déclencheurs HPA distinguent désormais les métriques au niveau pod de celles au niveau conteneur.

Zoom-In

Le panneau HPA Triggers regroupe désormais les déclencheurs par portée et affiche les alertes associées en haut du panneau.