If you have an API that does a comparable amount of computations every time and you have a lot of clients, then the **CPU utilization** will probably *also be stable* (instead of constantly going up and down quickly).

### Examples of Replication Tools and Strategies

  // +optional
  optional ExternalMetricStatus external = 5;
}

// MetricTarget defines the target value, average value, or average utilization of a specific metric
message MetricTarget {
  // type represents whether the metric type is Utilization, Value, or AverageValue
  optional string type = 1;

  // value is the target value of the metric (as a quantity).
  // +optional

  // +optional
  optional ExternalMetricStatus external = 5;
}

// MetricTarget defines the target value, average value, or average utilization of a specific metric
message MetricTarget {
  // type represents whether the metric type is Utilization, Value, or AverageValue
  optional string type = 1;

  // value is the target value of the metric (as a quantity).
  // +optional

## Storage usage

The selection of varying data and parity drives has a direct impact on the drive space usage. With storage class, you can optimize for high
redundancy or better drive space utilization.

To get an idea of how various combinations of data and parity drives affect the storage usage, let’s take an example of a 100 MiB file stored

  // maxReplicas is the upper limit for the number of pods that can be set by the autoscaler; cannot be smaller than MinReplicas.
  optional int32 maxReplicas = 3;

  // targetCPUUtilizationPercentage is the target average CPU utilization (represented as a percentage of requested CPU) over all the pods;
  // if not specified the default autoscaling policy will be used.
  // +optional
  optional int32 targetCPUUtilizationPercentage = 4;
}

   ([#123492](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/123492), [@carlory](https://github.com/carlory))
- Added metric name along with the utilization information when running `kubectl get hpa`. ([#122804](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/122804), [@sreeram-venkitesh](https://github.com/sreeram-venkitesh))

Mais toutes ces fonctionnalités d'utilisation de code asynchrone avec `async` et `await` sont souvent résumées comme l'utilisation des *coroutines*. On peut comparer cela à la principale fonctionnalité clé de Go, les "Goroutines".

## Conclusion

Reprenons la phrase du début de la page :

et de le réparer, d'arrêter et de redémarrer le serveur de développement, _etc._

## Stratégies de déploiement

Il existe plusieurs façons de procéder, en fonction de votre cas d'utilisation spécifique et des outils que vous
utilisez.

Vous pouvez **déployer un serveur** vous-même en utilisant une combinaison d'outils, vous pouvez utiliser un **service

## Futur

À ce stade, il est déjà clair que **FastAPI** et ses idées sont utiles pour de nombreuses personnes.

Elle a été préférée aux solutions précédentes parce qu'elle convient mieux à de nombreux cas d'utilisation.

De nombreux développeurs et équipes dépendent déjà de **FastAPI** pour leurs projets (y compris moi et mon équipe).

Mais il y a encore de nombreuses améliorations et fonctionnalités à venir.

    * **Vue-router**.
    * **Vuetify** pour de magnifiques composants *material design*.
    * **TypeScript**.
    * Serveur Docker basé sur **Nginx** (configuré pour être facilement manipulé avec Vue-router).
    * Utilisation de *Docker multi-stage building*, pour ne pas avoir besoin de sauvegarder ou *commit* du code compilé.
    * Tests frontend exécutés à la compilation (pouvant être désactivés).