прогнозування навантаження

У статті досліджено застосування методів та засобів штучного інтелекту для ефективної побудови, управління та оптимізації хмарних ІТ-інфраструктур. Аналізуються основні виклики, пов’язані з автоматизацією процесів розгортання, масштабування, моніторингу та оптимізації ресурсів у хмарному середовищі, а також роль ШІ у вирішенні цих завдань. Розглянуті підходи до інтеграції методів та засобів штучного інтелекту для покращення продуктивності, зниження операційних витрат і підвищення безпеки хмарних платформ.

У статті розглядається проблема масштабування мікросервісів в кластері Kubernetes, розглянуто існуючі підходи масштабування мікросервісної архітектури та запропоновано підхід до масштабування шляхом міграції частини компонентів. На відміну від найбільш поширених підходів горизонтального та вертикального масштабування, в яких необхідне виділення додаткових ресурсів для їх здійснення, суть запропонованого підходу полягає в міграції частини компонентів, які не є критично важливими для кінцевого користувача системи, на інший Kubernetes кластер.