在 Google Kubernetes Engine (GKE) 中的 Deployment 中，horizontalPodAutoscaler (HPA) 是用来自动调整副本数量以应对负载变化的工具。averageUtilization 是 HPA 中的一个参数，它指定了 CPU 利用率的目标百分比，用于决定是否需要增加或减少 Pod 副本的数量。
如果你设置 averageUtilization 为 750，这意味着 HPA 会尝试维持每个 Pod 的 CPU 利用率在 750%。这看起来有点奇怪，因为通常 CPU 利用率是一个小于 100% 的百分比。所以，在这里，750 实际上是一个整数，而不是一个百分比。这是因为 GKE 的 HPA 允许你设置整数目标，其中 100% 表示一个 Pod 的 CPU 利用率等于它的请求。
举例来说，如果你设置 averageUtilization 为 750，而一个 Pod 的 CPU 请求为 100m（0.1核心），那么 HPA 会尝试确保这个 Pod 的 CPU 利用率保持在 750m（0.75核心）。如果 CPU 利用率低于这个值，HPA 可能会增加副本数量以满足目标；如果 CPU 利用率高于这个值，HPA 可能会减少副本数量，以使 CPU 利用率接近 750m。
在 Google Kubernetes Engine (GKE) 中的 Deployment 中，horizontalPodAutoscaler (HPA) 是用来自动调整副本数量以应对负载变化的工具。averageUtilization 是 HPA 中的一个参数，它指定了 CPU 利用率的目标百分比，用于决定是否需要增加或减少 Pod 副本的数量。
如果你设置 averageUtilization 为 750，这意味着 HPA 会尝试维持每个 Pod 的 CPU 利用率在 750%。这看起来有点奇怪，因为通常 CPU 利用率是一个小于 100% 的百分比。所以，在这里，750 实际上是一个整数，而不是一个百分比。这是因为 GKE 的 HPA 允许你设置整数目标，其中 100% 表示一个 Pod 的 CPU 利用率等于它的请求。
举例来说，如果你设置 averageUtilization 为 750，而一个 Pod 的 CPU 请求为 100m（0.1核心），那么 HPA 会尝试确保这个 Pod 的 CPU 利用率保持在 750m（0.75核心）。如果 CPU 利用率低于这个值，HPA 可能会增加副本数量以满足目标；如果 CPU 利用率高于这个值，HPA 可能会减少副本数量，以使 CPU 利用率接近 750m。
请注意，这个设置需要根据你的应用程序和资源需求进行调整，以确保自动缩放能够满足你的性能和成本需求。
是的，你可以将averageUtilization设置为CPU request的倍数。在这种情况下，设置为750就相当于7.5倍的CPU request。这意味着HorizontalPodAutoscaler（HPA）会尝试确保每个Pod的CPU利用率达到其CPU请求的7.5倍，以维持性能和负载均衡。这个设置有助于自动缩放应用程序以适应不同的负载情况。