Einige gängige Auto-Scaling-Algorithmen, die in architektonisch belastbaren Systemen verwendet werden, sind:
1. Regelbasierte Skalierung: Bei diesem Algorithmus wird ein Satz von Regeln basierend auf bestimmten Parametern wie CPU-Auslastung, Speicherverbrauch, Netzwerkverkehr usw. definiert einen Schwellenwert überschreiten, fügt die Infrastruktur automatisch Ressourcen hinzu oder entfernt sie, um das gewünschte Leistungsniveau aufrechtzuerhalten.
2. Predictive Scaling: Dieser Algorithmus verwendet historische Daten, um den zukünftigen Ressourcenbedarf vorherzusagen. Algorithmen für maschinelles Lernen werden verwendet, um die Muster und Trends in den Daten zu analysieren, und basierend auf diesen Vorhersagen skaliert die Infrastruktur automatisch nach oben oder unten.
3. Ereignisbasierte Skalierung: Bei diesem Algorithmus wird die Ressourcenskalierung durch bestimmte Ereignisse wie plötzliche Verkehrsspitzen, einen Hardwarefehler oder ein Softwareupdate ausgelöst. Die Infrastruktur wird automatisch nach oben oder unten skaliert, um das Ereignis zu verarbeiten.
4. Hybride Skalierung: Dieser Algorithmus kombiniert regelbasierte und prädiktive Skalierung, um eine optimale Leistung zu erzielen. Es verwendet regelbasierte Skalierung, um normale Nutzungsmuster zu handhaben, und vorausschauende Skalierung, um unerwartete Verkehrsspitzen oder andere ungewöhnliche Ereignisse zu bewältigen.
5. Proportionale Skalierung: Bei diesem Algorithmus werden Ressourcen proportional zur Arbeitslast hinzugefügt oder entfernt. Dadurch wird sichergestellt, dass die Infrastruktur auf vorhersehbare und konsistente Weise skaliert und plötzliche Leistungsspitzen oder -einbrüche vermieden werden.
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