Kubernetes 1.33 представляет настраиваемую толерантность для горизонтального автомасштабирования (HPA), альфа-функцию, позволяющую задавать индивидуальное поведение масштабирования. HPA автоматически регулирует количество реплик на основе использования ресурсов, стремясь к целевому значению, например, 75% использования ЦП. Ранее фиксированная толерантность в 10% предотвращала масштабирование из-за незначительных колебаний метрик. Это общее пороговое значение в 10% для всего кластера часто оказывалось слишком грубым для больших развертываний. Новая функция позволяет задавать толерантность в параметрах spec.behavior.scaleDown и spec.behavior.scaleUp внутри объекта HorizontalPodAutoscaler. Это позволяет использовать разные значения толерантности для увеличения и уменьшения масштаба, обеспечивая более точный контроль. Типичный пример использования — установка более низкой толерантности для увеличения масштаба, обеспечивая быстрый отклик на пики нагрузки, и более высокой толерантности для уменьшения масштаба, предотвращая частые корректировки количества реплик. Для использования этой функциональности необходимо включить флаг функции HPAConfigurableTolerance. Пример конфигурации показывает толерантность 5% для уменьшения масштаба и 0% для увеличения. Более подробная техническая информация доступна в KEP-4951, а задача 4951 отслеживает прогресс функции на пути к общедоступности.