Invented Load es una métrica de carga artificialmente construida que no se deriva directamente de mediciones físicas (como el uso de CPU o memoria), sino que se asigna a un proceso o tarea para representar su demanda de recursos esperada o deseada. Su propósito principal es servir como un valor de entrada para algoritmos de planificación (schedulers) en sistemas operativos y distribuidos, permitiendo una asignación de recursos más predecible y controlada. A diferencia de las métricas de carga observadas, Invented Load es un valor configurado o calculado previamente que el sistema utiliza para tomar decisiones sobre dónde y cuándo ejecutar una carga de trabajo, incluso antes de que esta empiece a consumir recursos reales.
Un ejemplo prominente de Invented Load se encuentra en sistemas de orquestación de contenedores como Kubernetes. Aunque Kubernetes utiliza métricas de uso real para el escalado horizontal (Horizontal Pod Autoscaler), para la planificación inicial de Pods en nodos (kube-scheduler), se basa en 'requests' y 'limits' definidos por el usuario en el manifiesto del Pod. Los 'requests' de CPU y memoria son una forma de Invented Load: le indican al scheduler cuántos recursos 'mínimos' necesita el Pod para funcionar, y el scheduler garantiza que el nodo tenga esos recursos disponibles antes de asignar el Pod. Otro ejemplo son los sistemas de gestión de recursos de clústeres como YARN o Mesos, donde las aplicaciones declaran sus requisitos de recursos (CPU, memoria) antes de la ejecución, lo que permite al Resource Manager asignar contenedores o tareas de manera eficiente.
Para un arquitecto, Invented Load es crucial porque permite diseñar sistemas con garantías de rendimiento y una utilización de recursos predecible. Al definir 'requests' y 'limits' (o equivalentes), los arquitectos pueden influir directamente en cómo se distribuyen las cargas de trabajo, evitando la sobrecarga de nodos críticos y asegurando que las aplicaciones con requisitos de SLA específicos reciban los recursos necesarios. Sin embargo, esto introduce trade-offs: una Invented Load demasiado alta puede llevar a una subutilización de recursos y costos innecesarios, mientras que una demasiado baja puede resultar en contención de recursos, degradación del rendimiento y fallos. La clave está en equilibrar la precisión de la Invented Load con la eficiencia del uso de recursos, a menudo requiriendo un monitoreo continuo y ajustes basados en el comportamiento real de las aplicaciones.