Calculadora de réplicas del HPA de Kubernetes

Introduce cuántos pods hay ahora, el valor actual de la métrica (por ejemplo, el uso medio de CPU en porcentaje) y el objetivo de tu HorizontalPodAutoscaler. La calculadora aplica la regla de escalado del HPA y muestra el número de réplicas al que tenderá, si sube, baja o se queda igual, y si choca con un límite.

%
Réplicas deseadas6
DecisiónEscalar hacia arriba
Métrica ÷ objetivo
1,5
Réplicas sin redondear
6
Límite aplicado
Ninguno

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Cómo usarla

  1. Introduce las réplicas actuales y el valor actual de la métrica, en la misma unidad que el objetivo (porcentaje para el uso de CPU, peticiones por segundo para una métrica propia, etc.).
  2. Introduce el objetivo de la especificación del HPA y sus minReplicas y maxReplicas.
  3. Deja la tolerancia en 10 % salvo que tu clúster fije otro horizontal-pod-autoscaler-tolerance.

Fórmula

  • razón = métrica actual ÷ objetivo
  • Si |razón − 1| ≤ tolerancia: deseadas = actuales (sin escalado)
  • Si no: deseadas = ceil(réplicas actuales × razón)
  • Después se limita a minReplicas … maxReplicas

Ejemplo resuelto

Un deployment tiene 4 pods al 90 % de CPU media, el objetivo es 60 % y los límites 2…10:

  • Razón: 90 ÷ 60 = 1,5, fuera de la banda del 10 %.
  • Sin redondear: 4 × 1,5 = 6; réplicas deseadas 6.
  • Decisión: Escalar hacia arriba; límite aplicado: Ninguno.

Consejos

  • Deja margen en maxReplicas. Si a menudo sale «Limitado por maxReplicas», los pods siguen saturados; sube el límite o la capacidad de los nodos.
  • Un objetivo más bajo escala antes. Un 50 % de CPU deja margen para picos mientras arrancan pods nuevos; un 80 % ahorra más pero reacciona tarde.
  • Revisa antes los requests. Si las peticiones de CPU se alejan del consumo real, los porcentajes engañan al escalador.

Preguntas frecuentes

¿Cómo calcula el HPA las réplicas deseadas?

desiredReplicas = ceil(currentReplicas × currentMetricValue ÷ desiredMetricValue). Con 4 pods al 90 % de CPU y un objetivo del 60 %: 4 × 90 ÷ 60 = 6 pods. Después el resultado se mantiene entre minReplicas y maxReplicas.

¿Por qué el HPA no escala si la métrica está algo por encima del objetivo?

El controlador no escala mientras la razón métrica ÷ objetivo esté dentro de una tolerancia alrededor de 1,0, que por defecto es 0,1 (10 %). 8 pods al 64 % con objetivo del 60 % dan una razón de 1,067, así que nada cambia, aunque ceil(8,53) sería 9.

¿El uso de CPU se mide frente a limits o a requests?

Frente a requests. Un objetivo Utilization del 60 % significa el 60 % de la CPU que pide cada pod, en media entre los pods. Los pods sin request de CPU no se pueden escalar por uso de CPU.

¿Qué deja fuera esta calculadora?

Solo modela la fórmula central. El controlador real usa además una ventana de estabilización al bajar (5 minutos por defecto), políticas que limitan la velocidad a la que se añaden o quitan pods, un trato especial para pods no listos o sin métricas, y con varias métricas toma el mayor resultado.

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Todas las herramientas de la categoría: Desarrollo ·Actualizado el 7 de noviembre de 2026

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