Фон
Я использую кластер Kubernetes на основе архитектуры микро-сервисов.Мой трафик зависит от многих факторов.Самое важное для них - день недели и время.
Чтобы сэкономить на затратах, я установил правило для сокращения машины в определенное время недели.
Например, в выходные дни - у меня меньше машины, чем в середине недели.
Проблема
«Выходные» - это хороший момент, на котором нужно основываться, но этого недостаточно.Зачем?Потому что есть еще несколько фабрично-подобных:
- праздников (хм .. Рождество), что трафик на ужине замедляется.
- История предыдущего использования.Допустим, мои конкретные клиенты никогда не работают в январе.Таким образом, движение будет снижаться.
Итак, чтобы создать умную метрику масштабирования, мне нужно знать:
- Даты - день недели, праздники, ...
- История использования - сколько трафика было в тот же день предыдущего года \ месяца \ недели.
Предполагается, что у меня есть эти две метрики (упомянутые выше).
Звучит для меня как большая проблема, которую нужно решить с помощью ИИ. Кроме того, звучит как продукт, который может быть общедоступным, а не то, что каждый должен разрабатывать самостоятельно.Это общая проблема для всех, кто работает в облаке.
Вопрос
- Слышали ли вы что-то подобное?
- Любая другая стратегия для решения проблемы будет отличной!