Почему обычный автоскейлинг недостаточен

Большинство проектов масштабируется по реактивным метрикам:
— загрузка CPU / RAM,
— количество открытых соединений,
— задержка ответов API.

Проблема: такие правила срабатывают после того, как система уже начала тормозить.
В e-commerce, финтехе и проектах с событиями (распродажи, стримы, рассылки) это ведёт к:

просадкам в TTFB,
падению конверсии,
перегреву баз данных,
скачкам стоимости из-за резкого autoscaling-бурста.

Что такое Predictive Scaling

Predictive Scaling — это автоскейлинг на основе прогнозов, а не текущих метрик.
Система предсказывает будущую нагрузку и масштабируется заранее.

Используются:

исторические данные нагрузки (час/день/неделя/сезон),
поведение пользователей,
триггеры — рассылки, пуши, реклама, мероприятия,
ML-модели (ARIMA, LSTM, Prophet).

Результат: меньше задержек, предсказуемые расходы, отсутствие «провалов» под нагрузкой.

Как работает предиктивный автоскейлинг

1️⃣ Сбор и нормализация метрик

Проект анализирует:

API RPS,
загрузку баз данных,
скорость очередей,
конверсионные пики,
трафик из внешних источников.

2️⃣ Прогнозирование нагрузки

Модели строят прогноз на 5–30 минут вперёд.
Если ожидается рост — инфраструктура масштабируется заранее.

3️⃣ Управление правилами скейлинга

Срабатывают условия:

Scale-out ahead — увеличить ресурсы заранее.
Scale-in safely — сокращение без резких падений.
Soft limits — не выходить за бюджет.
Safety window — защита от ложных пиков.

4️⃣ Реализация на практике

Наиболее популярные варианты:

AWS Predictive Scaling (EC2, ECS)
Kubernetes + KEDA + ML-предсказания
GCP Autoscaler Forecasting
Самописные модели через BigQuery + Cloud Run

Когда Predictive Scaling обязателен

e-commerce с акциями и внезапными всплесками
SaaS-сервисы с сезонными или недельными циклами
Проекты, которые нагружают API в волнах (кеш-инвалидации, импорты, отчёты)
Высоконагруженные CRM и OMS
Проекты, где важен стабильный TTFB

Преимущества для бизнеса

✨ Стабильность — почти нулевые просадки под пиковой нагрузкой
✨ Снижение стоимости — нет лишнего overprovision
✨ Прозрачность — виден прогноз нагрузки
✨ Готовность к событиям — заранее подготовленные ресурсы

Внедряем Predictive Scaling
Используем трёхшаговую модель:

Диагностика нагрузки
Настройка ML-прогнозов и правил автоскейлинга
Наблюдение и оптимизация бюджета

Результат: инфраструктура масштабируется сама — без рисков и без «провалов».

Расскажите нам о своем проекте

Наши офисы