要实现AWS K8s多节点组的自动缩放器，可以使用AWS的自动缩放组（Auto Scaling Group）和Kubernetes的水平Pod自动伸缩（Horizontal Pod Autoscaler）相结合。

以下是一个基本的解决方案示例：

1. 创建Auto Scaling Group（ASG）：使用AWS控制台或AWS CLI创建一个ASG，将其配置为使用适当的AMI和启动配置。确保将实例规模设置为最小值和最大值以适应预期的负载范围。

2. 安装Kubernetes Metrics Server：在Kubernetes集群中安装Metrics Server，以便能够收集有关Pod资源使用情况的指标。

3. 创建Horizontal Pod Autoscaler（HPA）：使用kubectl创建一个HPA对象，将其与目标Deployment或ReplicaSet关联。在HPA规范中，指定Pod的最小和最大副本数以及目标CPU利用率。

   示例HPA定义：

   apiVersion: autoscaling/v2beta2
   kind: HorizontalPodAutoscaler
   metadata:
     name: my-hpa
   spec:
     scaleTargetRef:
       apiVersion: apps/v1
       kind: Deployment
       name: my-deployment
     minReplicas: 2
     maxReplicas: 10
     metrics:
       - type: Resource
         resource:
           name: cpu
           target:
             type: Utilization
             averageUtilization: 50
   

4. 配置AWS ASG自动调整：使用AWS CLI或AWS控制台配置ASG自动调整策略，以根据HPA的指标自动调整ASG的实例数量。

   示例AWS CLI命令：

   aws autoscaling put-scaling-policy --policy-name my-asg-scaling-policy --auto-scaling-group-name my-asg --adjustment-type ChangeInCapacity --scaling-adjustment 1 --cooldown 300 --metric-aggregation-type Average --target-tracking-configuration file://hpa-config.json
   

   示例hpa-config.json文件：

   {
     "PredefinedMetricSpecification": {
       "PredefinedMetricType": "ASGAverageCPUUtilization"
     },
     "TargetValue": 50
   }
   

这样，当Kubernetes的Metrics Server检测到Pod的CPU利用率超过50%，HPA将自动增加副本数，并通过AWS ASG自动调整机制创建新的实例来扩展集群。反之，当CPU利用率低于50%时，HPA将自动减少副本数，AWS ASG自动调整机制将删除实例以缩小集群规模。

需要注意的是，此示例仅涵盖了基本的自动缩放功能。根据实际需求，还可以根据其他指标（如内存）进行自动缩放，或者配置更复杂的自动缩放策略。