कुछ सामान्य ऑटो-स्केलिंग एल्गोरिदम का उपयोग वास्तुकला की दृष्टि से लचीले सिस्टम में किया जाता है:
एक थ्रेशोल्ड वैल्यू को पार करने पर, इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदर्शन के वांछित स्तर को बनाए रखने के लिए संसाधनों को स्वचालित रूप से जोड़ता या हटाता है।
2. प्रिडिक्टिव स्केलिंग: यह एल्गोरिथ्म भविष्य की संसाधन जरूरतों की भविष्यवाणी करने के लिए ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग डेटा में पैटर्न और रुझानों का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है, और इन भविष्यवाणियों के आधार पर, इंफ्रास्ट्रक्चर स्वचालित रूप से ऊपर या नीचे होता है।
3. घटना-आधारित स्केलिंग: इस एल्गोरिथम में, संसाधन स्केलिंग को विशिष्ट घटनाओं जैसे ट्रैफ़िक में अचानक स्पाइक्स, हार्डवेयर विफलता या सॉफ़्टवेयर अपडेट द्वारा ट्रिगर किया जाता है। घटना को संभालने के लिए बुनियादी ढांचा स्वचालित रूप से ऊपर या नीचे होता है।
4. हाइब्रिड स्केलिंग: यह एल्गोरिथ्म इष्टतम प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए नियम-आधारित और भविष्य कहनेवाला स्केलिंग को जोड़ती है। यह ट्रैफिक या अन्य असामान्य घटनाओं में अप्रत्याशित स्पाइक्स को संभालने के लिए सामान्य उपयोग पैटर्न और अनुमानित स्केलिंग को संभालने के लिए नियम-आधारित स्केलिंग का उपयोग करता है।
5. Proportional Scaling: इस Algorithm में, Resources को काम के बोझ के अनुपात में जोड़ा या हटाया जाता है। यह सुनिश्चित करता है कि इंफ्रास्ट्रक्चर एक अनुमानित और सुसंगत तरीके से स्केल करता है, अचानक स्पाइक्स या प्रदर्शन में गिरावट से बचाता है।
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