1. 业务背景 当企业达到一定规模时，完全依赖于公有云基础设施，IT 成本会很高。 采购物理机器的成本可以摊薄到未来 3~5 年，之后机器并不会报废，而是会继续超期服役。私有云需要配比一定运维人员、购买专线带宽、机房费用等，IT 服务达到一定规模才能有效降低成

1. HPA VS KEDA HPA 也实现了: 自定义指标的弹性 Scale to Zero 这些与 KEDA 相比较，并不算劣势了。 真正的差别在于 HPA 只能利用监控数据进行伸缩，而 KEDA 可以利用更多数据来源进行伸缩，比如队列消息、数据库、Redis 等，当然也包括监控数据。 从 Kubernetes-based Event Driven Autoscaler (KEDA) 项目的名字就可以看出，K