アーキテクチャの回復力のあるシステムで使用される一般的なオート スケーリング アルゴリズム
には、次のようなものがあります。しきい値を超えると、インフラストラクチャはリソースを自動的に追加または削除して、必要なレベルのパフォーマンスを維持します。
2. 予測スケーリング: このアルゴリズムは、履歴データを使用して将来のリソースのニーズを予測します。機械学習アルゴリズムを使用してデータのパターンと傾向を分析し、これらの予測に基づいてインフラストラクチャを自動的にスケールアップまたはスケールダウンします。
3. イベントベースのスケーリング: このアルゴリズムでは、リソースのスケーリングは、トラフィックの突然のスパイク、ハードウェア障害、ソフトウェア更新などの特定のイベントによってトリガーされます。インフラストラクチャは、イベントを処理するために自動的にスケールアップまたはスケールダウンします。
4. ハイブリッド スケーリング: このアルゴリズムは、ルールベースのスケーリングと予測スケーリングを組み合わせて、最適なパフォーマンスを実現します。ルールベースのスケーリングを使用して通常の使用パターンを処理し、予測スケーリングを使用してトラフィックの予期しないスパイクやその他の異常なイベントを処理します。
5. プロポーショナル スケーリング: このアルゴリズムでは、ワークロードに比例してリソースが追加または削除されます。これにより、インフラストラクチャが予測可能で一貫した方法でスケーリングされ、パフォーマンスの突然のスパイクや低下が回避されます。
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