This thesis focuses on addressing the challenges of resource management in cloud environments, specifically in the context of running resource-optimized applications on Kubernetes. The scale and growth of cloud services, coupled with the dynamic nature of workloads, make it difficult to efficiently manage resources and control costs. The objective of this thesis is to explore the proactive autoscaling of virtual resources based on traffic demand, aiming to improve the current reactive approach, the Horizontal Pod Autoscaler (HPA), that relies on predefined rules and threshold values. By enabling proactive autoscaling, resource allocation can be optimized proactively, leading to improved resource utilization and cost savings. The aim is to strike a balance between resource utilization and the risk of Service Level Agreement (SLA) violations while optimizing resource usage for microservices. The study involves generating predictions and assessing resource utilization for both the current HPA implementation and the proposed solution. By comparing resource utilization and cost implications, the economic feasibility and benefits of adopting the new approach can be determined. The analysis aims to provide valuable insights into resource utilization patterns and optimization opportunities. The analysis shows significant improvements in CPU utilization and resource consumption using the proposed approach compared to the current HPA implementation. The proactive strategy allows for handling the same number of requests with fewer replicas, resulting in improved efficiency. The proposed solution has the potential to be applied to any type of service running on Kubernetes, with low computational costs. In conclusion, the analysis demonstrates the potential for resource optimization and cost savings through the proposed approach. By adopting proactive strategies and accurately predicting resource needs, organizations can achieve efficient resource utilization, system robustness, and compliance with SLA. Further research and enhancements can be explored based on the findings of this analysis. / Denna avhandling fokuserar på att adressera utmaningarna med resurshantering i molnmiljöer, specifikt i kontexten att köra resursoptimerade applikationer på Kubernetes. Skalan och tillväxten av molntjänster, tillsammans med arbetsbelastningarnas dynamiska natur, gör det svårt att effektivt hantera resurser och kontrollera kostnader. Syftet med denna avhandling är att utforska proaktiv autoskalning av virtuella resurser baserat på trafikbehov, med målet att förbättra den nuvarande reaktiva metoden, Horizontal Pod Autoscaler (HPA), som förlitar sig på fördefinierade regler och tröskelvärden. Genom att möjliggöra proaktiv autoskalning kan resurstilldelningen optimeras i förväg, vilket leder till förbättrad resursanvändning och kostnadsbesparingar. Målet är att hitta en balans mellan resursanvändning och risken för överträdelser av Service Level Agreements (SLA) samtidigt som resursanvändningen för mikrotjänster optimeras. Studien innefattar att generera förutsägelser och bedöma resursanvändning för både den nuvarande HPA-implementeringen och den föreslagna lösningen. Genom att jämföra resursanvändning och kostnadsimplikationer kan den ekonomiska genomförbarheten och fördelarna med att anta det nya tillvägagångssättet bestämmas. Analysen syftar till att ge värdefulla insikter i mönster för resursanvändning och möjligheter till optimering. Analysen visar betydande förbättringar i CPU-användning och resursförbrukning med den föreslagna metoden jämfört med den nuvarande HPA-implementeringen. Den proaktiva strategin möjliggör hantering av samma antal förfrågningar med färre replikor, vilket resulterar i förbättrad effektivitet. Den föreslagna lösningen har potential att tillämpas på alla typer av tjänster som körs på Kubernetes, med låga beräkningskostnader. Sammanfattningsvis visar analysen potentialen för resursoptimering och kostnadsbesparingar genom det föreslagna tillvägagångssättet. Genom att anta proaktiva strategier och noggrant förutsäga resursbehov kan organisationer uppnå effektiv resursanvändning, systemets robusthet och uppfyllnad av SLA:er. Vidare forskning och förbättringar kan utforskas baserat på resultaten av denna analys.