Kubernetes 1.33 introduit une tolérance configurable pour le Horizontal Pod Autoscaling (HPA), une fonctionnalité alpha permettant un comportement d'adaptation personnalisé. Le HPA ajuste automatiquement le nombre de réplicas en fonction de l'utilisation des ressources, visant une valeur cible comme 75% d'utilisation du CPU. Auparavant, une tolérance fixe de 10% empêchait l'adaptation due aux petites fluctuations des métriques. Ce seuil par défaut de 10% à l'échelle du cluster s'avérait souvent trop grossier pour les déploiements importants. La nouvelle fonctionnalité permet de spécifier la tolérance dans spec.behavior.scaleDown et spec.behavior.scaleUp au sein de l'objet HorizontalPodAutoscaler. Cela permet d'avoir des tolérances différentes pour l'augmentation et la diminution d'échelle, offrant un contrôle plus fin. Un cas d'utilisation courant est de définir une tolérance plus faible pour l'augmentation d'échelle, assurant une réponse rapide aux pics d'activité, tandis qu'une tolérance plus élevée pour la diminution d'échelle empêche les ajustements fréquents du nombre de réplicas. L'activation du gate de fonctionnalité HPAConfigurableTolerance est nécessaire pour utiliser cette fonctionnalité. Un exemple de configuration montre une tolérance de 5% pour la diminution d'échelle et de 0% pour l'augmentation d'échelle. Des détails techniques supplémentaires sont disponibles dans le KEP-4951, et l'issue 4951 suit la progression de la fonctionnalité vers sa disponibilité générale.