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# ワークロードをデプロイします。
<a name="sagemaker-hyperpod-eks-autoscaling-workload"></a>

次の例は、Karpenter による HyperPod オートスケーリングがワークロードの需要に応じてノードを自動的にプロビジョンする方法を説明しています。これらの例は、基本的なスケーリング動作とマルチアベイラビリティーゾーンの分散パターンを示しています。

**シンプルなワークロードをデプロイする**

1. 次の Kubernetes デプロイには、レプリカまたはポッドごとに 1 つの CPU と 256Mのメモリをリクエストするポッドが含まれています。このシナリオでは、ポッドはまだスピンアップされていません。

   ```
   kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/aws/karpenter-provider-aws/refs/heads/main/examples/workloads/inflate.yaml
   ```

1. スケールアッププロセスをテストするには、次のコマンドを実行します。Karpenter はクラスターに新しいノードを追加します。

   ```
   kubectl scale deployment inflate --replicas 10
   ```

1. スケールダウンプロセスをテストするには、次のコマンドを実行します。Karpenter はクラスターからノードを削除します。

   ```
   kubectl scale deployment inflate --replicas 0
   ```

**ワークロードを複数の AZ にわたってデプロイする**

1. 次のコマンドを実行して、Kubernetes デプロイを実行するワークロードをデプロイします。デプロイのポッドは、最大スキューが 1 の異なるアベイラビリティーゾーンに均等に分散する必要があります。

   ```
   kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/aws/karpenter-provider-aws/refs/heads/main/examples/workloads/spread-zone.yaml
   ```

1. 次のコマンドを実行して、ポッドの数を調整します。

   ```
   kubectl scale deployment zone-spread --replicas 15
   ```

   Karpenter は、少なくとも 1 つのノードが異なるアベイラビリティーゾーンを持つクラスターに新しいノードを追加します。

その他の例については、GitHub の「[Karpenter サンプルワークロード](https://github.com/aws/karpenter-provider-aws/tree/main/examples/workloads)」を参照してください。