Neki uobičajeni algoritmi za automatsko skaliranje koji se koriste u arhitektonski otpornim sustavima su:
1. Skaliranje temeljeno na pravilima: u ovom algoritmu, skup pravila je definiran na temelju određenih parametara kao što su korištenje CPU-a, potrošnja memorije, mrežni promet itd. Kada ovi parametri prijeđe vrijednost praga, infrastruktura automatski dodaje ili uklanja resurse kako bi održala željenu razinu performansi.
2. Prediktivno skaliranje: Ovaj algoritam koristi povijesne podatke za predviđanje budućih potreba za resursima. Algoritmi strojnog učenja koriste se za analizu obrazaca i trendova u podacima, a na temelju tih predviđanja infrastruktura se automatski povećava ili smanjuje.
3. Skaliranje na temelju događaja: U ovom algoritmu, skaliranje resursa pokreću specifični događaji kao što su iznenadni skokovi u prometu, kvar hardvera ili ažuriranje softvera. Infrastruktura se automatski povećava ili smanjuje kako bi obradila događaj.
4. Hibridno skaliranje: Ovaj algoritam kombinira skaliranje temeljeno na pravilima i predviđanje kako bi se postigla optimalna izvedba. Koristi skaliranje temeljeno na pravilima za rukovanje uobičajenim obrascima korištenja i prediktivno skaliranje za rješavanje neočekivanih porasta prometa ili drugih neuobičajenih događaja.
5. Proporcionalno skaliranje: U ovom algoritmu resursi se dodaju ili uklanjaju proporcionalno radnom opterećenju. To osigurava da se infrastruktura skalira na predvidljiv i dosljedan način, izbjegavajući iznenadne skokove ili padove performansi.
Datum objave: