Kubernetes v1.37 'Garhwal' Chega com 67 Melhorias e API metrics.k8s.io Estável

A versão 1.37 do Kubernetes, batizada de 'Garhwal', chega com uma série de aprimoramentos focados em estabilidade, automação e gerenciamento de recursos. A novidade é que 16 funcionalidades atingiram o status Stable. A API metrics.k8s.io, por exemplo, que alimenta o HorizontalPodAutoscaler e ferramentas como kubectl top, está agora finalmente estável após quase uma década em Beta. Isso solidifica a base para observabilidade e tomada de decisão automatizada no cluster.

Outro destaque é o suporte do HorizontalPodAutoscaler (HPA) para scale-to-zero em Beta. Para cargas de trabalho orientadas a métricas externas ou de objeto, o HPA pode agora reduzir o número de Pods a zero quando ociosos, otimizando custos e consumo de recursos. A manipulação de YAML também fica mais segura com o KYAML, que garante a validade dos manifestos de forma menos ambígua e se torna Stable. Além disso, a configuração de admission control baseada em manifestos em Beta promete mais resiliência e controle sobre políticas de segurança, sendo carregada diretamente do disco e funcionando mesmo com indisponibilidade do etcd.

A estabilização da API metrics.k8s.io na versão 1.37 é um marco importante, algo que já era antecipado em nossa cobertura anterior, como na notícia 'Kubernetes 1.37: Descontinuação do IPVS no Kube-Proxy e Estabilização da API metrics.k8s.io' de 3 de agosto de 2026. Depois de quase nove anos em Beta, essa API, crucial para o HPA e observabilidade de recursos, alcança a maturidade esperada, garantindo uma base sólida para ferramentas de monitoramento e auto-escalabilidade. Essa transição para v1 sinaliza um compromisso com a estabilidade e previsibilidade de APIs que são pilar da gestão de clusters.

No quesito escalabilidade, o HorizontalPodAutoscaler evoluiu significativamente. Enquanto em junho de 2026, com o lançamento da versão 1.34, já reportávamos melhorias no HPA, a 1.37 traz o recurso de scale-to-zero para Beta. Isso significa que, para determinadas cargas de trabalho, o HPA pode agora desligar todos os Pods quando não há demanda, um avanço crucial para otimização de custos em ambientes de nuvem e para tornar as arquiteturas mais eficientes energeticamente.

Para engenheiros de plataforma e times de DevOps, o Kubernetes v1.37 entrega ferramentas que aumentam a eficiência operacional e a resiliência dos clusters. A estabilidade da API metrics.k8s.sio é vital. Isso garante que a coleta de métricas de CPU e memória para Pods e Nodes seja confiável e padronizada, fortalecendo a base para estratégias de auto-escalabilidade e observabilidade crítica.

A capacidade de scale-to-zero do HPA, agora em Beta, é um benefício direto para otimização de custos, especialmente em ambientes onde a demanda de workloads flutua drasticamente. Ao permitir que Pods sejam desativados completamente quando inativos, os recursos são liberados, evitando gastos desnecessários. Funcionalidades como o KYAML Stable e o admission control baseado em manifestos também elevam a segurança e a governança, facilitando a automação e a conformidade nas pipelines de CI/CD.