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Une analyse technique approfondie examine la raison pour laquelle plusieurs outils de mise à l'échelle entrent en conflit dans les environnements Kubernetes, tels que HPA, VPA et KEDA, et propose une transition vers des systèmes de mise à l'échelle unifiés et autonomes.
Deux ingénieurs d’Adobe présentent une conception de mise à l’échelle proactive des charges GPU sur Kubernetes, visant à compenser la lenteur de préparation des nœuds, qui rend la mise à l’échelle réactive tardive par rapport aux vagues de demande. La conception s’appuie sur un modèle Bi-LSTM, un détecteur de pics soudains et un dispositif de mise à l’échelle progressive. Des tests en mode fantôme ont montré une précision de 85 % dans une marge de ±10 % dix minutes avant la demande.