Проведено глибокий критичний аналіз фундаментальних обмежень класичних реактивних алгоритмів балансування навантаження, таких як Round Robin, Weighted Round Robin та Least Connections. Обґрунтовано, що головним недоліком цих підходів є їхня інерційність - здатність реагувати на перевантаження лише після фактичного виникнення черг та деградації продуктивності, що у високонавантажених системах неминуче призводить до порушення угод про рівень послуг (SLA) та виникнення каскадних відмов. Запропоновано принципово нову модель адаптивного проактивного управління ресурсами, яка інтегрує методи машинного навчання для короткострокового прогнозування інтенсивності API-викликів. Наукова новизна дослідження полягає у розробці та впровадженні рекурентних нейронних мереж архітектури LSTM (Long Short-Term Memory), які спеціалізовані на ідентифікації прихованих нелінійних патернів та складних часових залежностей у потоках вхідних запитів.