بررسی یک چارچوب مقیاس بندی- خودکار انطباقی برای ارائه منابع ابری

با پیشرفت های سریع فناوری های ابری، مدیریت منابع و مقیاس پذیری به چالش های کلیدی در ارائه خدمات مبتنی بر ابر تبدیل شده است. سیستم های مقیاس پذیری خودکار (Auto-Scaling) ابزارهای مهمی برای بهینه سازی تخصیص منابع در پاسخ به تغییرات غیرقابل پیش بینی بار کاری هستند. این مقاله چارچوب جدیدی به نام ADA-RP (Adaptive Dynamic Auto-Scaling with Resource Prediction) را معرفی می کند که به طور خاص برای پیش بینی دقیق نیازهای منابع طراحی شده است. ADA-RP از الگوریتم های یادگیری ماشین برای تحلیل داده های تاریخی و شبیه سازی الگوهای مصرف منابع استفاده می کند تا پیش بینی های دقیقی از تغییرات بار کاری ارائه دهد و منابع را بر اساس این پیش بینی ها بهینه افزایش یا کاهش دهد. برخلاف سیستم های سنتی که معمولا بر اساس آستانه های ثابت عمل می کنند، ADA-RP با تحلیل الگوهای مصرف، قادر است تا رفتار آینده بار کاری را پیش بینی کند و منابع را پیش از وقوع اوج بار تامین کند. این الگوریتم به طور مداوم با استفاده از داده های جدید، تصمیمات مقیاس گذاری را بهینه سازی می کند. پیاده سازی و ارزیابی ADA-RP بر روی پلتفرم های ابری مانند AWS، Azure و Google Cloud نشان می دهد که این سیستم عملکرد بهتری در مصرف منابع و کاهش هزینه ها نسبت به الگوریتم های سنتی دارد. در نهایت، این مقاله به بررسی چالش ها و فرصت های پیاده سازی ADA-RP در محیط های واقعی و پیشنهاداتی برای بهبود آن در سناریوهای پیچیده تر می پردازد و نشان می دهد که این چارچوب می تواند ابزاری موثر برای بهینه سازی تخصیص منابع در محیط های ابری با بار کاری متغیر باشد.

کلیدواژه ها:

مقیاس پذیری خودکار ، منابع ابری ، یادگیری ماشین ، پیش بینی بار کاری ، مقیاس گذاری تطبیقی ، الگوریتم ADA-RP.