Vizinho mais próximo: Inteligência Artificial com PHP Levi Costa
Arquitetando o dimensionamento automático orientado a eventos em várias nuvens: federando KEDA e Go na AWS e no Azure
Cargas de trabalho de ingestão de dados imprevisíveis e de alto volume expõem as limitações fundamentais dos autoescaladores de pods horizontais (HPA) nativos do Kubernetes. Quando um sistema recebe um influxo repentino de milhões de payloads de dados para processamento em tempo real, depender do consumo de CPU ou memória como gatilhos de escalonamento cria um indicador de atraso severo.