Nogle almindelige auto-skaleringsalgoritmer, der bruges i arkitektonisk modstandsdygtige systemer er:
1. Regelbaseret skalering: I denne algoritme defineres et sæt regler baseret på visse parametre såsom CPU-brug, hukommelsesforbrug, netværkstrafik osv. Når disse parametre krydser en tærskelværdi, tilføjer eller fjerner infrastrukturen automatisk ressourcer for at opretholde det ønskede præstationsniveau.
2. Prediktiv skalering: Denne algoritme bruger historiske data til at forudsige fremtidige ressourcebehov. Maskinlæringsalgoritmer bruges til at analysere mønstre og tendenser i dataene, og baseret på disse forudsigelser skalerer infrastrukturen automatisk op eller ned.
3. Hændelsesbaseret skalering: I denne algoritme udløses ressourceskalering af specifikke hændelser såsom pludselige stigninger i trafikken, en hardwarefejl eller en softwareopdatering. Infrastrukturen skaleres automatisk op eller ned for at håndtere begivenheden.
4. Hybrid skalering: Denne algoritme kombinerer regelbaseret og forudsigelig skalering for at opnå optimal ydeevne. Den bruger regelbaseret skalering til at håndtere normale brugsmønstre og forudsigelig skalering til at håndtere uventede stigninger i trafikken eller andre usædvanlige hændelser.
5. Proportional skalering: I denne algoritme tilføjes eller fjernes ressourcer i forhold til arbejdsbyrden. Dette sikrer, at infrastrukturen skalerer på en forudsigelig og ensartet måde, og undgår pludselige stigninger eller fald i ydeevnen.
Udgivelsesdato: