Några vanliga algoritmer för automatisk skalning som används i arkitektoniskt motståndskraftiga system är:
1. Regelbaserad skalning: I den här algoritmen definieras en uppsättning regler baserat på vissa parametrar som CPU-användning, minnesförbrukning, nätverkstrafik, etc. När dessa parametrar över ett tröskelvärde lägger infrastrukturen automatiskt till eller tar bort resurser för att bibehålla önskad prestandanivå.
2. Prediktiv skalning: Denna algoritm använder historiska data för att förutsäga framtida resursbehov. Maskininlärningsalgoritmer används för att analysera mönstren och trenderna i data, och baserat på dessa förutsägelser skalar infrastrukturen automatiskt upp eller ner.
3. Händelsebaserad skalning: I den här algoritmen utlöses resursskalning av specifika händelser som plötsliga toppar i trafiken, ett maskinvarufel eller en mjukvaruuppdatering. Infrastrukturen skalas automatiskt upp eller ner för att hantera händelsen.
4. Hybridskalning: Denna algoritm kombinerar regelbaserad och prediktiv skalning för att uppnå optimal prestanda. Den använder regelbaserad skalning för att hantera normala användningsmönster och prediktiv skalning för att hantera oväntade toppar i trafiken eller andra ovanliga händelser.
5. Proportionell skalning: I denna algoritm läggs resurser till eller tas bort i proportion till arbetsbelastningen. Detta säkerställer att infrastrukturen skalas på ett förutsägbart och konsekvent sätt, och undviker plötsliga toppar eller sänkningar i prestanda.
Publiceringsdatum: