本記事では、FLAS（Forecasted Load Auto-Scaling）という新しいオートスケーリングシステムを提案しています。FLASは、分散サービス向けに設計されており、状況に応じてプロアクティブ（先読み）およびリアクティブ（応答）アプローチの利点を組み合わせて、最適なスケーリングアクションを決定します。FLASの主な特長は、高レベルのメトリクスのトレンドを予測するモデルと、リソース使用メトリクスに基づくリアクティブな緊急対策システムです。これにより、アプリケーションに対して柔軟に適応でき、過少な計測を実現します。特に、コンテンツベースのパブリッシュ・サブスクライブミドルウェア（E-SilboPS）に実装されたFLASは、イベント駆動型アーキテクチャの基盤となっています。テストケースに基づく評価では、99%以上の時間にわたりパフォーマンス要件を満たすことを確認しました。この研究は、分散サービス全般に適用可能な認識を促進します。