團隊可根據所需的控管程度或自動化程度，以不同方式設定雲端爆發。

• 手動爆發：管理員手動新增公有雲資源時，可以進行這項操作。這種做法適用於可預測的事件，例如預計發布軟體時，人員可以準確決定何時開始和停止使用額外容量。
• 自動爆發：這種做法會運用軟體政策觸發爆發作業。當系統偵測到資源用量達到特定上限時，就會自動在公有雲中啟動額外資源，無需人為介入。
• 分散式負載平衡：這種做法會同時在私有雲和公有雲之間分配流量，將使用者要求轉送至距離最近，或當下可用容量最多的位置。

實作雲端爆發模式不只是要準備兩個運算環境，還需要制定策略，以順利在兩者之間遷移複雜的資料和應用程式。為有效達成這個目標，組織需要確保連線順暢以及一致的管理做法。

實作雲端爆發觸發條件最有效的方式之一，是使用 Google Kubernetes Engine (GKE) 和水平 Pod 自動配置器 (HPA) 搭配外部指標。在這個模式中，您的地端部署應用程式會將信號 (指標) 傳送至 Google Cloud Monitoring。當該信號超過門檻時，GKE 會自動在雲端啟動新的 Pod 來處理負載。

以下說明如何根據 Pub/Sub 佇列深度 (反映地端部署 worker 負載過重的常見指標) 設定觸發條件：

1. 啟用自訂指標 API：首先，您必須允許 GKE 叢集從 Cloud Monitoring 讀取指標。方法是將自訂指標 Stackdriver 轉接器部署至叢集。這個轉接器就像溝通橋梁，可將 Google Cloud 指標轉譯成 Kubernetes 能理解的格式。

2. 定義 HPA 設定：建立 HorizontalPodAutoscaler YAML 檔案。與監控 CPU 使用率的標準自動配置器不同，這個自動配置器會監控外部指標，也就是 Pub/Sub 訂閱中的未傳送訊息數 (num_undelivered_messages)。

3. 套用並監控：使用 kubectl apply -f hpa.yaml 指令套用設定。現在起，GKE 會「監控」佇列，若地端部署系統速度變慢，且佇列中累積的項目超過目標值 (50 則訊息)，HPA 會自動在雲端建立新 Pod 來處理待處理項目。佇列清空後，GKE 會將 Pod 數量縮減至零。

無法掌握資源，便難以管理。如要順利實作雲端爆發，IT 團隊必須清楚掌握私人資料中心和公有雲的資源。Google Cloud 提供多種工具，可讓您深入瞭解應用程式的 CPU 和記憶體使用情形。

團隊只要確切掌握應用程式消耗多少「燃料」，就能精準設定爆發門檻。如果門檻太低，您可能會支付不必要的公有雲使用費；如果設定過高，應用程式可能會在取得新資源前當機。組織可以透過統合式監控功能微調這些設定，兼顧效能與成本。

手動平衡適用於小型、不頻繁進行的專案，但可能無法配合企業應用程式妥善擴充資源。為了提高效率，組織可以導入軟體和工具，以自動調度並管理雲端運算資源。Terraform 或 Google Cloud 的 Deployment Manager 等自動化工具，可協助您定義基礎架構即程式碼 (IaC)。

也就是說，系統能根據即時需求自動佈建、設定及管理伺服器。當流量高峰期結束後，自動化工具也會處理這些資源的「取消佈建」(即關機)。這樣一來，當公司不再需要使用公有雲時，就能立即停止支付相關費用。

在雲端爆發期間保有控管權，對資安和預算管理至關重要。組織需要強大的監控功能，才能追蹤資源並確保資源配置妥當，避免服務中斷。

報表工具可協助長期追蹤雲端爆發作業的費用，這項資料對於預測未來預算至關重要。此外，雲端爆發資源也必須套用一致的安全性政策。監控和報表工具可追蹤使用趨勢和異常狀況，長期下來有助於降低成本及提高效率。