HyMetricScaler: A Multi-Metric-Driven Hybrid Autoscaling Framework for Kubernetes
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Existing Kubernetes autoscaling solutions predominantly rely on single metrics with single-direction scaling (either horizontal or vertical), making it challenging to balance end-to-end latency and CPU utilization effectively. This paper introduces HyMetricScaler, a hybrid autoscaling framework. The framework employs a horizontal scaling component that makes decisions based on distributed tracing data and incorporates an exponential moving average mechanism to mitigate scaling oscillations, thereby optimizing end-to-end latency. Additionally, it utilizes a vertical scaling component based on PID control theory to adjust CPU quotas, improving CPU utilization. Experimental results demonstrate that HyMetricScaler significantly reduces oscillations in scaling decisions under high-load scenarios. In low-load scenarios, it explores the performance trade-off space by adjusting CPU target utilization. Through configuration adjustments of its components, the framework can achieve optimal end-to-end latency or CPU utilization, meeting various business requirements for different performance metrics. Comparative experiments against baseline algorithms validate the effectiveness of the proposed solution.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- HyMetricScaler: A Multi-Metric-Driven Hybrid Autoscaling Framework for Kubernetes
- Date Crossref
- 13/08/2025
- Éditeur
- IEEE
- Type
- proceedings-article
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Où se fait cette recherche
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Shenzhen University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Shenzhen Technology University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Qilu University of Technology Shandong Computer Science Center pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Shandong Academy of Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Computer Science and Software Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Big Data and Internet pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Shenzhen University, Shenzhen Technology University et Shandong Computer Science Center — Qilu University of Technology, avec 3 autres affiliations.
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