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Uma análise técnica profunda examina por que múltiplas ferramentas de escalonamento em ambientes Kubernetes, como HPA, VPA e KEDA, colidem e propõe a transição para sistemas de escalonamento unificados e autônomos.
Dois engenheiros da Adobe apresentam um projeto para escalabilidade proativa de cargas de GPU no Kubernetes, com o objetivo de compensar a lentidão na preparação dos nós, que faz com que a escalabilidade reativa fique atrasada em relação às ondas de demanda. O projeto utiliza um modelo Bi-LSTM, um detector de picos repentinos e um escalonador gradual, com testes em modo sombra que demonstraram precisão de 85% dentro de uma margem de ±10% dez minutos antes da demanda.