Execution Context
此功能可实现对 AI 推理服务所使用的计算资源的动态调整。系统通过监控请求流量，在高峰期自动增加实例数量，并在需求下降时释放多余的计算资源。这确保了低延迟的响应速度，同时通过根据实际运营指标进行资源优化，而非采用静态配置模式，从而最大限度地提高成本效益。
系统持续监控实时推理请求速率，以检测可能预示即将到来的负载峰值的模式。
当检测到超出阈值的状况时，编排引擎会触发自动扩展策略，以配置新的GPU或CPU实例。
当流量恢复正常后，系统将自动释放多余的资源，以优化成本，同时不影响服务可用性。
Operating Checklist
根据历史流量模式，配置基准资源阈值。
为特定负载指标启用自动缩放触发器。
在检测到高峰需求时，部署更新的推理服务实例。
验证缩放事件后，延迟指标和成本效益。
Integration Surfaces
监控仪表盘
实时可视化当前负载指标和正在运行的推理实例，提供即时运维可见性。
扩展策略配置
用于定义自动化调整行为的阈值、触发条件和资源限制的接口。
性能分析报告
通过动态资源分配实现的吞吐量、延迟变化以及成本节约方面的历史数据。
