HorizontalPodAutoscalers by customize metric

設定擴充的行為，sacle down及up的時候所做的行為，這邊的設定是假如維持300秒都穩定相同狀況，則做HPA縮放，最少維持這種狀態60秒，一次增加1個Pod

這邊則設定要參考的數值，若是要使用自訂義資料，則describedObject這邊要設定的與我們在Rules裡面設定的一致，target部分則設定每一個pods的目標值為多少

下面scaleTargetRef的部分則是設定要做HPA的目標是甚麼，有可能是Services，這邊做HPA的目標則為Pod

apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: srs-edge
  namespace: srs3
spec:
  behavior:
    scaleDown:
      policies:
      - periodSeconds: 60
        type: Pods
        value: 1
      selectPolicy: Max
      stabilizationWindowSeconds: 300
    scaleUp:
      policies:
      - periodSeconds: 60
        type: Pods
        value: 1
      selectPolicy: Max
      stabilizationWindowSeconds: 300
  maxReplicas: 2
  metrics:
  - object:
      describedObject:
        apiVersion: v1
        kind: Service
        name: eventqueue
      metric:
        name: stream_total_clients_by_pod
      target:
        type: Value
        value: 1k
    type: Object
  minReplicas: 1
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: srs-edge

stream_total_clients_by_pod是我們的客製化變數，這個變數是來自於普羅米修斯，要把普羅米修斯的變數給k8s使用，請參見
http://claire-chang.com/2022/12/16/prometheus-rule-for-alert/
這邊很重要的是可以看到label裡面有name: eventqueue，在Prometheus Rule裡一定也要加上labels: service: eventqueue
這樣這個值才會可以被輸出給普羅米修斯使用

如下圖: