依負載指標（CPU使用率、要求數、佇列長度等）自動增減伺服器或容器數量的機制。增加數量稱為水平擴展（scale-out），減少稱為縮減（scale-in）。Kubernetes 的 HorizontalPodAutoscaler 以 ⌈目前數量 × 目前值 ÷ 目標值⌉ 求出所需數量。新增的執行個體開始運作需要時間，因此常以保留餘裕的目標值因應負載急增，並在減少前設置觀察時間，避免數量變動得太頻繁。
日文名稱: オートスケーリング
「自動擴展」出現在2領域的2道練習題中（系統架構與可靠度設計, 雲端與容器基礎等）。
這個名詞所屬的領域: 雲端與容器基礎
正確答案：B. 把使用者的工作階段（session）資訊存放在共用的資料儲存區而非各伺服器的記憶體中，使不論由哪台伺服器處理要求都得到相同的結果
在自動擴展中，為了讓伺服器隨時被加入或移除都不會造成問題，最好採用不讓各伺服器持有自身狀態（無狀態，stateless）的設計。若把工作階段資訊與業務資料放在共用的資料儲存區，不論哪台伺服器收到要求都能同樣地處理，減少台數時資料也不會遺失。減少台數時，要先停止分配新的要求，等處理中的要求結束後再停止伺服器。
在自動擴展中，為了讓伺服器隨時被加入或移除都不會造成問題，最好採用不讓各伺服器持有自身狀態（無狀態，stateless）的設計。
對於使用自動擴展（autoscaling）、依負載自動增減伺服器台數的系統，一般而言較理想的設計為下列何者？若沒有設定 requests，以CPU使用率為基準的自動擴展就不會運作。
在 Pod 的容器做了上面設定的 Deployment 中，有4個 Pod 在執行，每個 Pod 都使用400m（0.…Pod 不可變基礎設施 可用區域 可觀測性 共同責任模型 物件儲存 金絲雀部署 容器技術 容器映像檔 基礎設施即程式碼（IaC）