KEDA提供了一种扩展到Kubernetes标准方法的替代方法，该方法用于查看诸如CPU负载和容器的内存消耗之类的指标。从KEDA的角度来看，此方法是被动的，而不是主动的。与无服务器平台一样，KEDA尝试根据诸如消息源（例如，Kafka，Azure Service Bus或RabbitMQ）中的消息队列大小之类的指标进行扩展来尝试主动。
KEDA的贡献者Jeff Hollan还是Microsoft Serverless Azure Functions的首席项目经理，他称该版本是“准备投产的里程碑”，他说该版本导致了令人兴奋的数月增长和采用，这一点在许多方面得到了证明。
自从达到1.0版本以来，KEDA已经看到可用的事件源数量增加到将近20个，其中许多事件是由社区贡献的，并且继续以每月两到三个的速度增长。社区成员提供的另一个功能是缩小规模，而不是扩大规模。
有时在Kubernetes内需要快速扩展，然后又可能真正快速缩小，这是通常Kubernetes的人们都面临着共同的问题，KEDA的工作可以实现非常迅速Kubernetes内无服务器伸缩。
它使用一种称为“ Kubernetes的工作”的方式来识别在完成之前不应该缩减的工作量。从本质上讲，KEDA只关注导入指标，一旦消失，它就会开始缩小规模。
该项目希望将来开发的功能之一是通过使用预测技术，比事件溯源更早地查看规模指标。