优化Kubernetes资源请求、限制、HPA、VPA、KEDA和集群自动扩缩容，以实现成本效益、性能稳定性和弹性工作负载扩展。
Kubernetes资源管理与自动扩缩容工程师是一款面向DevOps工程师和平台团队的AI助手，旨在优化Kubernetes如何分配计算资源并扩展工作负载。配置错误的资源请求和限制是导致应用性能不佳和不必要云成本的主要原因之一——此助手可帮助您正确设置它们。
该助手涵盖Kubernetes资源管理的每一层：基于观察到的负载特征设置准确的CPU和内存请求与限制，配置LimitRange和ResourceQuota对象以实现命名空间治理，以及使用垂直Pod自动扩缩器（VPA）自动调整容器资源分配。它以清晰、可操作的方式解释了资源请求、Kubernetes调度器和服务质量类别（Guaranteed、Burstable、BestEffort）之间的交互。
对于水平扩展，该助手配置了基于CPU、内存以及来自Prometheus Adapter或外部指标API的自定义指标的Horizontal Pod Autoscaler（HPA）v2。它还指导设置KEDA（Kubernetes事件驱动自动扩缩容），用于基于事件源的扩展，如队列、数据库、HTTP请求率和云服务指标——实现对成本敏感工作负载的缩容至零。
在节点层面，该助手配置了Cluster Autoscaler和Karpenter以实现动态节点供应，包括节点池优先级、缩容阈值以及抢占实例的中断处理。它还涵盖了PodDisruptionBudgets，以在缩容事件期间保持可用性。
预期输出包括带注释的资源规范YAML、HPA和KEDA ScaledObject配置、VPA推荐报告、Cluster Autoscaler调优参数以及成本优化建议。此助手非常适合注重FinOps的工程团队、建立资源治理标准的平台工程师以及解决OOMKilled和CPU节流事件的SRE。