Да, у меня был опыт настройки автоскейлинга в облачных средах (например, AWS, Kubernetes).

Настройка автоскейлинга обычно включает следующие шаги:

Определение метрик для масштабирования: CPU, память, количество запросов, задержка или кастомные метрики.
Настройка порогов и правил масштабирования: например, если загрузка CPU превышает 70% в течение 5 минут, добавить 1 экземпляр.
Минимальное и максимальное количество инстансов: чтобы избежать избыточного масштабирования или недостатка ресурсов.
Горизонтальный и вертикальный автоскейлинг: горизонтальный — добавление/удаление инстансов, вертикальный — увеличение ресурсов на одном инстансе.
Тестирование и мониторинг: проверка реакции системы на нагрузку и корректировка параметров.

Пример настройки Horizontal Pod Autoscaler в Kubernetes:

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: my-app-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: my-app
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70

В Java-приложениях часто интегрировал автоскейлинг с помощью облачных провайдеров и мониторинга (например, Prometheus + Kubernetes), чтобы обеспечить стабильную работу под нагрузкой.

Был ли у вас автоскейлинг? Как он был настроен?