EIN Prognostiziere Kube ist ein Tool zur automatischen Skalierung und Optimierung von Kubernetes-Infrastrukturen auf der Grundlage der KI-Modellvorhersagen, die sowohl auf historischen Daten der Projektlast als auch auf zusätzlichen Kennzahlen — geschäftlich, öffentlich, benutzerdefiniert — erstellt wurden.
Wir haben dieses Tool entwickelt, um dynamische proaktive Skalierung möglich, da wir wissen, dass das praktische Hinzufügen von Ressourcen während der Verkehrsspitze der Situation möglicherweise nicht hilft. Wir sehen, dass viele unserer Kunden wissen müssen, was in Zukunft passieren wird, und entsprechend skalieren müssen. Um dies zu ermöglichen, haben wir mit einer Gruppe von Wissenschaftlern für maschinelles Lernen unter der Leitung von Yurij Khoma, Head of Data Science bei Dysnix, ein KI-Modell erstellt und das Modell so trainiert, dass es auf Verkehrsschwankungen reagiert.
Später haben wir dieses Modell in ein Produkt gepackt, damit Sie es für Ihr eigenes Projekt verwenden können. Außerdem bieten wir Ihnen Testen Sie PredictKube in einer Open-Source-Edition und probieren Sie die grundlegenden Funktionen aus, indem Sie sie als KEDA-Skalierer.
Um es kostenlos zu testen, solltest du:
Der Markt für Autoscaling-Lösungen für Kubernetes-Projekte entwickelt sich noch. Mit den leistungsfähigeren automatischen Skalierungstools für Kubernetes-Projekte müssen Projekte weniger Zeit für die Einrichtung und Optimierung der Infrastruktur aufwenden. Jetzt verwendet jeder bestehende Lösungen restriktiv mit vielen manuellen Setups.
Unternehmen sind voreingenommen gegen Autoscaling, da es sich um etwas Neues handelt und zu hohen Infrastrukturausgaben und Verkehrsverlusten führen kann. Gegenwärtig kann jedes Projekt dieses Problem durch eine Überversorgung lösen, wobei in einigen Fällen zehnmal mehr ausgegeben wird (wobei für die Anzahl der tatsächlichen Knoten bezahlt wird, wie in der Abbildung unten zu sehen ist), als tatsächlich benötigt wird.
Es gibt keine Lösung für die automatische Migration um ökologischer, kostenoptimierter und moderner zu werden, ohne Ausfallzeiten. Die Migration der Projekte von alter, aber funktionierender Hardware ist riskant für Projekte, und sie bleiben veraltet, aber langsam und ineffizient.
Es gibt keine Möglichkeit, proaktiv auf atypischen Verkehr zu reagieren. Lastschwankungen aufgrund globaler Ereignisse, unerwartete Ergebnisse von Marketingkampagnen, Fehler und Ausfälle des Systems — all diese Faktoren wirken sich auf die Auslastung der Cluster aus, und es braucht Zeit, um Hilfe von Technikern zu erhalten.
PredictKube wird in der Kubernetes-Umgebung der Projekte installiert und bietet Zugriff auf historische Daten zur Verkehrslast. Außerdem absorbiert es eine beliebige Anzahl zusätzlicher Datenquellen mit Metrikdaten jeglicher Art.
Anhand dieser Daten lernt es die Verkehrsmuster kennen und findet heraus, welche Ereignisse ihn beeinflussen. Anschließend erstellt es eigene Vorhersagen, findet Fehler in der bestehenden Struktur und bietet über eine Chatbot-Schnittstelle Empfehlungen mit Aktionspunkten.
Jeder verantwortliche DevOps trifft eine Entscheidung auf der Grundlage der angebotenen Varianten, und PredictKube implementiert sie und lernt weiter. Je weniger Fragen von einem Chatbot gestellt werden, desto besser und automatisierter erfolgt die Betreuung eines Projekts von Seiten von PredictKube.
Außerdem vereinfacht es die Migration auf bessere Hardware, indem es die Instances mit den am besten geeigneten Eigenschaften und dem optimalen Preis auswählt und das aktuelle Projekt automatisch ohne Ausfallzeiten auf neue Instances migriert.
PredictKube führt zu:
SLA-Ausfälle aufgrund der Instabilität der Cloud-Infrastruktur. Rufschädigung, Verlust von Kunden, ständiger Anstieg der Cloud-Rechnung. Es besteht immer die Möglichkeit, Geld für Ressourcen zu verschwenden, die Sie nicht benötigen, oder wertvollen Traffic zu verpassen, weil einige Ressourcen nicht zugewiesen wurden. Außerdem können Speicherlecks auftreten, der Speicherplatz kann überlastet sein, und was am schlimmsten ist — Ihr geliebter Kunde erhält möglicherweise nicht das erwartete Serviceniveau.
Jedes Projekt möchte „ein schmerzhaftes Wachstum“ vermeiden. Um fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, wie Ihr Projekt wachsen wird und welche Mengen an Ressourcen Sie in Zukunft benötigen werden, benötigen Sie ein Tool für die Planung Ihrer Infrastruktur. Die Auswahl der Instance-Typen, die Anzahl und Qualität der neuen Festplatten sowie die Zuweisung von Ressourcen für bestimmte Datenverkehrsmuster sollten so geplant werden, dass Ihr Projekt vor Datenverkehrsverlusten geschützt ist, wenn es für eine Skalierung zu spät ist und nicht aufgrund einer zu hohen Bereitstellung zu viel bezahlt wird.
Die Kosten für die Infrastruktur sind schwer vorherzusagen, und der CTO muss nur die Cloud-Rechnung jedes Monats bezahlen. Zu viele Gefahren sollten berücksichtigt werden, um die richtige Annahme zu treffen, wenn wir von einer Person sprechen, die dafür verantwortlich ist. Darüber hinaus ist der Faktor Mensch beim Infrastrukturmanagement riskant, und die Leistungsfähigkeit der Tools wird darüber entscheiden, wie erfolgreich die Kostenprognose sein wird.
Die Arbeit an alten, nicht optimierten Instances ist nicht umweltfreundlich, aber Unternehmen können während der Migrationsphase keine Ausfallzeiten hinnehmen und andere Risiken, um durch den Wechsel zu besseren Instanzen optimiert zu werden. Das ist der Grund, warum viele Unternehmen nicht umweltfreundlich bleiben und Nachhaltigkeitsstandards nicht erfüllen können.
Ein Projekt mit PredictKube wird in jeder Phase der Implementierung von der Installation profitieren. Die folgenden beiden Stufen können jederzeit später nach der ersten installiert werden.
Phase 1: EmpfehlungsmodusPhase 2 (in Entwicklung): Mensch im ZyklusPhase 3 (in Entwicklung): Vollständige AutomatisierungAnalyse des Zustands der Infrastruktur
Synthese komplexer Empfehlungen zu Instanzen und Infrastrukturverbesserungen
Überwachung und Alarmierung in Echtzeit mit Lastprognose
Alles aus Phase 1
Chatbot empfiehlt automatische Skalierung von Aktionen und deren Durchführung nach Genehmigung durch einen Spezialisten
Tiefergehende Schulung des neuronalen Netzwerks auf der Grundlage von Entscheidungen für den Standalone-Modus
Der PredictKube hat die volle Kontrolle: Er prognostiziert und löst jeden Verkehrsfall mit optimaler Ressourcenzuweisung und ohne menschliches Eingreifen.
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