自动解决服务器弹性伸缩问题通常涉及到使用自动化工具和服务，以便根据需求动态地调整服务器资源。以下是一些建议和方法：

　　 云服务提供商的弹性伸缩功能： 大多数云服务提供商(如AWS、Azure、Google Cloud等)都提供了弹性伸缩服务。通过设置自动缩放策略，可以根据系统的负载、CPU使用率、网络流量等指标来自动调整服务器数量。

　　 使用容器技术： 将应用程序容器化，使用容器编排工具(如Kubernetes、Docker Swarm等)实现自动伸缩。这样可以更灵活地管理应用程序的部署和资源。

　　 自动化配置管理： 使用自动化配置管理工具(如Ansible、Chef、Puppet等)，通过代码管理服务器的配置，从而可以轻松地进行扩展和缩减。这有助于避免手动配置和减少人为错误。

　　 监控和警报系统： 设置监控系统，实时监测服务器性能指标，如CPU使用率、内存使用率、网络流量等。当某些指标超过阈值时，触发警报并自动执行伸缩策略。

　　 弹性伸缩脚本： 编写自定义的弹性伸缩脚本，根据业务需求和监控数据来自动调整服务器数量。这可以通过使用脚本语言(如Bash、Python等)或者专门的自动化工具来实现。

　　 集成CI/CD流水线： 将弹性伸缩纳入持续集成/持续交付(CI/CD)流水线。当新的代码部署时，触发弹性伸缩策略以确保系统能够适应新的负载。

　　 预测性伸缩： 基于历史数据和趋势进行预测，实现预测性伸缩。这可以通过机器学习模型或者简单的算法来实现，确保在预期负载增加之前就进行伸缩。

　　 冷热分区伸缩： 将系统划分为冷热分区，根据各个分区的需求进行独立的伸缩。这样可以更精细地控制服务器资源的分配。

　　 云服务市场的自动伸缩工具： 一些云服务市场上提供了专门用于自动伸缩的工具和服务，可以方便地集成到系统中，快速实现弹性伸缩。

　　 弹性伸缩测试： 定期进行弹性伸缩测试，确保伸缩策略的有效性。这可以通过模拟负载增加或减少的场景来进行测试。

　　自动解决服务器弹性伸缩问题需要全面考虑业务需求、系统架构和云服务提供商的特性。合理配置弹性伸缩策略，并不断优化以适应不断变化的环境。