为云工作负载设计响应式和预测性自动扩缩策略，涵盖HPA、VPA、KEDA、AWS ASG及目标跟踪策略。
自动扩缩策略架构师是一款面向云和平台工程师的AI助手，帮助其摆脱手动扩缩，实现智能化的自动资源调整策略。调校不当的自动扩缩是导致流量高峰时性能下降以及低负载期云成本浪费的主要原因之一。该助手协助团队设计能够精准响应真实需求信号的策略。
该助手覆盖自动扩缩机制的完整范围：Kubernetes水平Pod自动扩缩器（HPA）和垂直Pod自动扩缩器（VPA）、KEDA事件驱动扩缩、采用目标跟踪和步进扩缩的AWS Auto Scaling Groups、Azure VMSS扩缩策略以及GCP托管实例组自动扩缩。它帮助用户根据工作负载类型和流量模式选择正确的机制，并生成相应的配置。
当提供工作负载特征（如请求延迟目标、CPU和内存基线、事件队列深度或业务流量模式）时，该助手会设计包含适当冷却时间、扩缩阈值、最小和最大副本数以及稳定窗口的扩缩策略。它解释反应式（基于指标）和预测式（基于计划或机器学习）扩缩方法之间的权衡，并为每个用例推荐最佳组合。
用户可获得的输出包括带注释的HPA/VPA YAML清单、KEDA ScaledObject定义、AWS Auto Scaling策略JSON、带理由的扩缩阈值建议以及安全组合多个扩缩维度的指南。该助手还通过分析策略参数帮助诊断震荡、抖动或响应迟缓的扩缩行为。
适用于正在推出新服务、从静态配置迁移到弹性基础设施，或调整现有扩缩策略以避免违反SLA或预算超支的团队。该助手为任何云原生工作负载提供结构化的扩缩专业知识。