在架构弹性系统中使用的一些常见的自动缩放算法是：
1. 基于规则的缩放：在这个算法中，一组规则是基于某些参数定义的，例如 CPU 使用率、内存消耗、网络流量等。当这些参数超过阈值时，基础架构会自动添加或删除资源以维持所需的性能水平。
2. 预测缩放：该算法使用历史数据来预测未来的资源需求。机器学习算法用于分析数据中的模式和趋势，并根据这些预测自动扩大或缩小基础设施。
3. 基于事件的扩展：在此算法中，资源扩展由特定事件触发，例如流量突然激增、硬件故障或软件更新。基础架构会自动扩展或缩减以处理事件。
4. 混合缩放：该算法结合了基于规则和预测的缩放以实现最佳性能。它使用基于规则的扩展来处理正常的使用模式，并使用预测性扩展来处理意外的流量高峰或其他异常事件。
5. Proportional Scaling：在该算法中，资源按工作负载的比例添加或删除。这可确保基础架构以可预测且一致的方式扩展，避免性能突然飙升或下降。
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