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Kubernetes環境におけるHPA、VPA、KEDAなどの複数のスケーリングツールが競合する原因を深く技術的に分析し、統合された自律型スケーリングシステムへの移行を提案します。
Adobeの2人のエンジニアが、需要の波に対するインタラクティブなスケーリングの遅れを補うことを目的とした、Kubernetes上のGPUワークロード向けプロアクティブなスケーリング設計を紹介する。この設計は、Bi-LSTMモデル、急増検出器、段階的スケーラーに基づいており、シャドーテストでは、需要の10分前に±10%の許容範囲内で85%の精度を示した。