Resumen La nube se ha convertido en un paradigma de computación cada vez más popular debido a sus beneficios en términos de escalabilidad, flexibilidad y costo. Para hacer que las soluciones en la nube sean competitivas, es importante explotar su elasticidad y ajustar dinámicamente los recursos en la nube de manera oportuna para hacer frente a las cargas de trabajo entrantes. Este artículo propone un marco de autoescalado predictivo consciente de la carga que intenta anticipar los cambios en la carga de trabajo y asegurar al mismo tiempo el nivel de utilización deseado de los recursos en la nube. Para este fin, pronosticamos las cargas de trabajo futuras y los recursos en la nube necesarios para afrontar estas demandas de carga de trabajo. El marco ha sido probado extensivamente en un entorno de simulación basado en la herramienta CloudSim. Se han considerado cargas de trabajo sintéticas y reales caracterizadas por diferentes patrones de llegada. Los resultados muestran la efectividad de la política propuesta en el escalado de recursos en la nube según los patrones de llegada predichos.
Zanussi et al. (Sun,) estudió esta cuestión.