Scale to zero ist ein Skalierungsmuster, bei dem ein Service in Phasen ohne Nachfrage vollständig auf null Instanzen herunterskaliert wird. Sobald wieder eine Anfrage eintrifft, wird er bedarfsgerecht hochgefahren. Das Muster ist typisch für Serverless-Plattformen, lässt sich aber auch in klassischen Container-Umgebungen umsetzen.
Umgesetzt wird Scale to zero unter anderem in AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Run, Knative, KEDA, Kubernetes-basierten Frameworks (z. B. OpenFaaS) sowie auf Datenbankseite über Pause/Resume-Mechanismen wie bei Azure SQL Serverless oder Aurora Serverless.
Einsatzzweck ist die deutliche Reduktion von Infrastrukturverbrauch und damit Kosten und Emissionen. Statt 24/7 Reservekapazität bereitzuhalten, zahlt man nur für tatsächlich genutzte Zeiten. Das ist insbesondere für selten oder ungleichmäßig genutzte Services (z. B. interne Tools, Batch-APIs, Devsysteme) attraktiv.
Das Muster wurde durch AWS Lambda (2014) populär, wurde danach durch Plattformen wie Knative (2018) ins Open-Source-Cloud-Native-Universum übertragen und ist heute fester Bestandteil moderner Plattformkonzepte. KEDA (CNCF-Inkubation seit 2020) brachte Scale to zero auch in klassische Kubernetes-Workloads außerhalb von Functions.
Nebenwirkung des Musters sind sogenannte Cold Starts – das verzögerte erste Response, wenn ein Service erst hochfahren muss. Frameworks und Plattformen investieren erheblich in Cold-Start-Optimierungen (z. B. SnapStart bei AWS Lambda, Pool warmer Instanzen) und gleichen damit die wirtschaftlichen und ökologischen Vorteile aus dem Scale to zero gegen UX-Anforderungen aus.