Noen vanlige auto-skaleringsalgoritmer som brukes i arkitektonisk motstandsdyktige systemer er:
1. Regelbasert skalering: I denne algoritmen defineres et sett med regler basert på visse parametere som CPU-bruk, minneforbruk, nettverkstrafikk osv. Når disse parameterne krysser en terskelverdi, legger infrastrukturen automatisk til eller fjerner ressurser for å opprettholde ønsket ytelsesnivå.
2. Prediktiv skalering: Denne algoritmen bruker historiske data for å forutsi fremtidige ressursbehov. Maskinlæringsalgoritmer brukes til å analysere mønstre og trender i dataene, og basert på disse spådommene skaleres infrastrukturen automatisk opp eller ned.
3. Hendelsesbasert skalering: I denne algoritmen utløses ressursskalering av spesifikke hendelser som plutselige trafikkøkninger, en maskinvarefeil eller en programvareoppdatering. Infrastrukturen skaleres automatisk opp eller ned for å håndtere hendelsen.
4. Hybridskalering: Denne algoritmen kombinerer regelbasert og prediktiv skalering for å oppnå optimal ytelse. Den bruker regelbasert skalering for å håndtere vanlige bruksmønstre og prediktiv skalering for å håndtere uventede topper i trafikken eller andre uvanlige hendelser.
5. Proporsjonal skalering: I denne algoritmen legges eller fjernes ressurser i forhold til arbeidsmengden. Dette sikrer at infrastrukturen skaleres på en forutsigbar og konsistent måte, og unngår plutselige topper eller fall i ytelsen.
Publiseringsdato: