Подход, при котором спрос прогнозируется заранее, а мощности подготавливаются до возникновения всплесков нагрузки, вместо реагирования на них после их появления.
Два инженера Adobe представляют проект проактивного масштабирования GPU-нагрузок в Kubernetes, призванный компенсировать медленную подготовку узлов, из-за которой интерактивное масштабирование отстаёт от волн спроса. В основе проекта — модель Bi-LSTM, детектор внезапных всплесков и поэтапный масштабировщик; теневые испытания показали точность 85% в пределах ±10% за десять минут до возникновения спроса.