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Zwei Ingenieure von Adobe stellen einen Entwurf für die proaktive Skalierung von GPU-Workloads auf Kubernetes vor, um die langsame Bereitstellung von Nodes zu kompensieren, durch die die reaktive Skalierung hinter den Bedarfsspitzen zurückbleibt. Der Entwurf basiert auf einem Bi-LSTM-Modell, einem Detektor für plötzliche Anstiege und einem schrittweisen Scaler. Schattentests zeigten eine Genauigkeit von 85% innerhalb einer Abweichung von ±10% zehn Minuten vor dem Bedarf.