一种预先预测需求并在负载高峰到来之前准备容量的方法，而不是等到负载出现后再做出响应。
Adobe 的两位工程师介绍了一种在 Kubernetes 上对 GPU 工作负载进行主动扩展的设计，旨在弥补节点准备缓慢导致交互式扩展落后于需求波动的问题。该设计采用 Bi-LSTM 模型、突发检测器和渐进式扩展器；影子测试显示，在需求发生前十分钟，预测准确率达到 85%，误差范围为 ±10%。