Niektóre popularne algorytmy automatycznego skalowania stosowane w systemach odpornych na architekturę to:
1. Skalowanie oparte na regułach: W tym algorytmie zestaw reguł jest definiowany na podstawie pewnych parametrów, takich jak wykorzystanie procesora, zużycie pamięci, ruch sieciowy itp. Kiedy te parametry przekracza wartość progową, infrastruktura automatycznie dodaje lub usuwa zasoby w celu utrzymania pożądanego poziomu wydajności.
2. Skalowanie predykcyjne: Algorytm ten wykorzystuje dane historyczne do przewidywania przyszłych potrzeb w zakresie zasobów. Algorytmy uczenia maszynowego są wykorzystywane do analizowania wzorców i trendów w danych, a na podstawie tych przewidywań infrastruktura automatycznie skaluje się w górę lub w dół.
3. Skalowanie oparte na zdarzeniach: W tym algorytmie skalowanie zasobów jest wyzwalane przez określone zdarzenia, takie jak nagłe skoki ruchu, awaria sprzętu lub aktualizacja oprogramowania. Infrastruktura automatycznie skaluje się w górę lub w dół, aby obsłużyć zdarzenie.
4. Skalowanie hybrydowe: Algorytm ten łączy skalowanie oparte na regułach i skalowanie predykcyjne w celu osiągnięcia optymalnej wydajności. Wykorzystuje skalowanie oparte na regułach do obsługi normalnych wzorców użytkowania i skalowanie predykcyjne do obsługi nieoczekiwanych skoków ruchu lub innych nietypowych zdarzeń.
5. Skalowanie proporcjonalne: W tym algorytmie zasoby są dodawane lub usuwane proporcjonalnie do obciążenia pracą. Dzięki temu infrastruktura skaluje się w przewidywalny i spójny sposób, unikając nagłych skoków lub spadków wydajności.
Data publikacji: