負荷の急増が発生してから対応するのではなく、需要を事前に予測し、負荷の波が到来する前に容量を準備しておくアプローチ。
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。