ある企業は、Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler を使用して、Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 上でコンテナ化されたアプリケーションを実行しています。ワークロードは一日を通して変動します。クラスターノードが最大容量に達してもノードが自動的にスケールアウトせず、パフォーマンスの問題が発生しています。管理オーバーヘッドが最小限で、これを解決するソリューションはどれですか？

Kubernetes Cluster Autoscaler は、Kubernetes クラスター内のノード数を自動的に調整し、ポッドのスケジュールに必要なリソースを確保します。これにより、ノードが最大容量に達しても自動的にスケールアウトしないという問題を解決できます。管理オーバーヘッドも最小限に抑えられます。メモリ使用量の監視は、ポッドのスケールアウトには有効ですが、ノードのスケールアウトには直接寄与しません。AWS Lambda 関数によるクラスターサイズの変更は、カスタム開発が必要で管理オーバーヘッドが増加します。Amazon EC2 Auto Scaling グループは、EKS クラスターのノードを管理するために Cluster Autoscaler と連携して機能しますが、単独では Kubernetes のスケジューリング要件を直接満たしません。