"Imagine que você é um engenheiro de DevOps sênior em uma startup de rápido crescimento. Sua empresa acabou de lançar um novo produto que está experimentando um crescimento de tráfego exponencial e imprevisível. O sistema de balanceamento de carga atual, baseado em round-robin simples, está causando lentidão perceptível e, ocasionalmente, interrupções no serviço devido a picos de tráfego em servidores específicos.

Sua tarefa é propor uma estratégia de balanceamento de carga mais inteligente e adaptativa que resolva esses problemas de desempenho e escalabilidade. Descreva detalhadamente:

1.  **Quais métricas você coletaria** dos servidores e da infraestrutura para tomar decisões de balanceamento de carga? (Ex: CPU, memória, latência de resposta, número de conexões ativas, etc.)
2.  **Quais algoritmos ou abordagens de balanceamento de carga avançadas você consideraria implementar** (além do round-robin) e por que? (Ex: Least Connections, Weighted Least Connections, IP Hash, Least Response Time, ou balanceamento baseado em aprendizado de máquina/IA). Justifique a escolha de cada um para o cenário.
3.  **Como você implementaria a lógica de "auto-escalonamento" e "auto-ajuste"** do balanceador de carga em resposta a mudanças nas métricas coletadas? (Ex: Adicionar/remover instâncias automaticamente, ajustar pesos dinamicamente).
4.  **Quais tecnologias ou ferramentas de orquestração e gerenciamento de infraestrutura** você utilizaria para implementar essa solução (Ex: Kubernetes, AWS ALB/NLB, Nginx, HAProxy, Terraform)?

Seja específico e técnico em suas respostas, focando em soluções práticas e comprovadas no campo de DevOps e balanceamento de carga."