云原生应用的弹性扩容是提升系统稳定性和资源利用率的关键策略。通过智能弹性扩容，可以在流量波动时自动调整计算资源，避免资源浪费或服务中断。

实施智能弹性扩容的核心在于监控与自动化。需要部署实时监控系统，收集如CPU、内存、请求延迟等关键指标，为扩容决策提供数据支持。同时，结合机器学习算法，可以预测流量变化趋势，提前做出资源调度。

在配置弹性策略时，应根据业务场景设定合理的触发阈值。例如，当CPU使用率超过80%时触发扩容，或在特定时间段内自动增加实例数量。这些规则需经过充分测试，确保在不同负载下都能有效运行。

采用容器化技术能够显著提升弹性扩容的效率。容器轻量且启动迅速，适合快速扩展。同时，结合Kubernetes等编排工具，可实现更精细化的资源管理与调度。

AI绘图结果，仅供参考

部署完成后，需持续优化策略。通过分析历史数据和实际表现，不断调整触发条件和扩缩容比例，以达到最佳性能与成本平衡。定期复盘和迭代是保持系统高效运行的重要环节。