[Metrics Server]  파드별 CPU·메모리 실사용량 수집
   │
   ① 관측: Recommender가 사용량 히스토리를 축적
   │
   ② 추천 계산: percentile 분석으로 Lower/Target/Upper 산출
   │    → minAllowed·maxAllowed로 상·하한 클램프해 VPA 오브젝트에 저장
   │    (여기까지는 파드를 건드리지 않음)
   │
   ③ 모드 분기: updateMode에 따라 적용 방식 결정
   │    Off     → 여기서 멈춤 (추천만)
   │    Initial → 파드가 새로 생성될 때만 주입
   │    Auto    → 아래 ④로
   │
   ④ (Auto) evict: Updater가 추천과 크게 어긋난 파드를 Eviction API로 축출
   │    → 이 evict는 PDB·레플리카 수 제약을 받음
   │
   ⑤ 주입: 재생성되는 파드에 Admission Controller가 새 requests 주입
   │    → request:limit 비율을 유지해 limit도 비례 상승
   ▼
[클러스터]  새 requests로 뜬 파드  (Off/Initial이면 옛 requests 유지)

# 1. Off 모드 — 추천만, 적용 안 함 (안전한 시작점)
apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
kind: VerticalPodAutoscaler
metadata:
  name: api-server-vpa
  namespace: production
spec:
  targetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: api-server
  updatePolicy:
    updateMode: "Off"      # 추천만 하고 파드 변경 안 함
  resourcePolicy:
    containerPolicies:
      - containerName: api
        minAllowed:
          cpu: 100m
          memory: 128Mi
        maxAllowed:
          cpu: 2000m
          memory: 4Gi
        controlledResources: ["cpu", "memory"]

# Off 모드 추천값 확인
kubectl describe vpa api-server-vpa -n production
# Recommendation:
#   Container Recommendations:
#     Container Name:  api
#     Lower Bound:
#       Cpu:     150m      ← 현재보다 낮추는 것이 가능한 하한
#       Memory:  256Mi
#     Target:
#       Cpu:     380m      ← VPA가 권장하는 최적값
#       Memory:  512Mi
#     Upper Bound:
#       Cpu:     800m      ← 피크 트래픽 대비 상한 추천
#       Memory:  1Gi
#     Uncapped Target:
#       Cpu:     380m      ← minAllowed/maxAllowed 제한 없이 계산한 값
#       Memory:  512Mi

# 2. Initial 모드 — 파드 시작 시에만 적용, 이후 변경 안 함
apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
kind: VerticalPodAutoscaler
metadata:
  name: batch-job-vpa
  namespace: production
spec:
  targetRef:
    apiVersion: batch/v1
    kind: Job
    name: etl-job
  updatePolicy:
    updateMode: "Initial"  # 파드 생성 시에만 requests 주입
  resourcePolicy:
    containerPolicies:
      - containerName: etl
        minAllowed:
          cpu: 500m
          memory: 1Gi
        maxAllowed:
          cpu: 8000m
          memory: 32Gi

# 3. Auto 모드 — 지속적으로 추천값 적용 (파드 재시작 포함)
apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
kind: VerticalPodAutoscaler
metadata:
  name: worker-vpa
  namespace: production
spec:
  targetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: background-worker
  updatePolicy:
    updateMode: "Auto"
    # 최소 업데이트 간격 설정 (기본값은 없음)
    minReplicas: 2         # 최소 2개 실행 중일 때만 Evict 허용
  resourcePolicy:
    containerPolicies:
      - containerName: worker
        minAllowed:
          cpu: 200m
          memory: 256Mi
        maxAllowed:
          cpu: 4000m
          memory: 8Gi
        # limits를 requests 대비 비율로 자동 설정
        controlledResources: ["cpu", "memory"]

# HPA + VPA 동시 사용 시 — CPU는 HPA, 메모리는 VPA
apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
kind: VerticalPodAutoscaler
metadata:
  name: api-server-vpa-mem-only
spec:
  targetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: api-server
  updatePolicy:
    updateMode: "Auto"
  resourcePolicy:
    containerPolicies:
      - containerName: api
        # CPU는 VPA가 건드리지 않음 (HPA가 CPU 메트릭으로 파드 수 조정)
        controlledResources: ["memory"]
        minAllowed:
          memory: 256Mi
        maxAllowed:
          memory: 8Gi