《阿里云产品四月刊》—享道出行：容器弹性技术驱动下的智慧出行稳定性实践（1）https://developer.aliyun.com/article/1554125
解决方案
针对以上痛点，为解决弹性滞后的问题同时兼顾成本最优，方案如下：
- ACK AHPA 智能弹性
- ECS、ECI 混合部署
作为出行行业，享道的业务特征具备明显的潮汐效应，通过弹性架构改造，我们能够充 分发挥云弹性算力的优势，进一步提升了业务自身的容错性。
ACK 智能弹性（AHPA）
针对传统弹性能力所存在的问题，在方案设计阶段我们采用了 阿里云 ACK 容器服务推出的 AHPA（Advanced Horizontal Pod Autoscaler）弹性预测，可以根据历史 Pod 的 Ready Time 以及历史 Metrics 自动学习规律，在业务量上涨之前的一个 Ready Time 开始扩容，在业务量上涨时 Pod 已提前准备，可以及时供给资源，解决弹性滞后的问题。
AHPA 弹性预测根据历史数据自动规划未来 24 小时每一分钟的应用实例数，相当于进
行 1440 个点（一天为 1440 分钟）的 CronHPA 定时配置。
预先扩容
由于业务具有很强的潮汐属性，每日的涨潮落潮时间比较固定，AHPA 会根据过往的数据推测之后的所需要的 Pod 数量。例如，服务 A 根据以往双休日情况预测出这个双休日可能出现的 Pod 数量最大值为 16，那么就可以预先扩出来满足这些额外 pod。
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