UN Predecir Kube es una herramienta para escalar y optimizar automáticamente las infraestructuras de Kubernetes en función de las predicciones del modelo de IA creadas en función de los datos históricos de la carga del proyecto y de cualquier métrica adicional (empresarial, pública o personalizada).
Creamos esta herramienta para hacer escalado dinámico y proactivo es posible, ya que sabemos que prácticamente añadir recursos durante el pico de tráfico podría no mejorar la situación. Vemos que muchos de nuestros clientes necesitan saber qué pasará en el futuro y escalar en consecuencia. Para hacerlo posible, creamos un modelo de inteligencia artificial con un grupo de científicos especializados en aprendizaje automático dirigidos por Yurij Khoma, director de ciencia de datos de Dysnix, y entrenamos el modelo para que reaccionara ante las fluctuaciones del tráfico.
Más adelante, empaquetamos este modelo en un producto para que puedas usarlo en tu propio proyecto. Además, te ofrecemos prueba PredictKube en una edición de código abierto y pruebe la funcionalidad básica aplicándola como Escalador KEDA.
Para probarlo gratis, debes:
El mercado de soluciones de escalado automático para proyectos de Kubernetes aún está en desarrollo. Con las herramientas de escalado automático de mejor rendimiento para los proyectos de Kubernetes, los proyectos dedicarán menos tiempo a configurar y ajustar la infraestructura. Ahora, todo el mundo utiliza las soluciones existentes de forma restrictiva con muchas configuraciones manuales.
Las empresas están sesgadas en contra del escalado automático, ya que es algo nuevo y puede provocar un gasto excesivo en infraestructura y una pérdida de tráfico. En la actualidad, cualquier proyecto puede solucionar este problema mediante el sobreaprovisionamiento y, en algunos casos, gastar 10 veces más (pagando por el nivel actual de los nodos, tal y como se ve en la imagen siguiente) de lo que podría necesitar.
No hay solución para la migración automática para ser más ecológicos, optimizados en cuanto a costos y con instancias modernas sin tiempo de inactividad. La migración de los proyectos desde un hardware antiguo, pero en funcionamiento, supone un riesgo para los proyectos, ya que permanecen anticuados, pero son lentos e ineficientes.
No hay forma de reaccionar de forma proactiva ante un tráfico atípico. Las fluctuaciones de carga debidas a eventos globales, los resultados inesperados de las campañas de marketing, los errores y las fallas del sistema son todos estos factores que afectan a la carga de los clústeres y lleva tiempo obtener la ayuda de los ingenieros.
PredictKube se instala en el entorno de Kubernetes de los proyectos con acceso a datos históricos sobre la carga de tráfico. Además, absorbe cualquier cantidad de fuentes de datos adicionales con datos métricos de cualquier tipo.
Con estos datos, aprende los patrones del tráfico y encuentra qué eventos lo afectan, luego crea sus propias predicciones, encuentra errores en la estructura existente y ofrece recomendaciones con puntos de acción a través de una interfaz de chatbot.
Cualquier DevOps responsable toma una decisión basada en las variantes ofrecidas, y PredictKube las implementa y continúa aprendiendo. Cuantas menos preguntas provenga de un chatbot, mejor y más automatizada será la supervisión de un proyecto por parte de PredictKube.
Además, simplifica la migración a un hardware mejor al seleccionar las instancias con las características que mejor se adaptan y el precio óptimo, y migra automáticamente el proyecto actual a nuevas instancias sin tiempo de inactividad.
PredictKube da como resultado:
Los SLA se rompen debido a la inestabilidad de la infraestructura de nube. Daño a la reputación, pérdida de clientes, aumento constante de la factura de la nube. Siempre existe la posibilidad de desperdiciar dinero en recursos que no necesitas o de perder tráfico valioso porque algunos recursos no se asignaron. Además, pueden producirse pérdidas de memoria, un uso excesivo del espacio en disco y, lo que es peor, es posible que tu querido cliente no obtenga el nivel de servicio esperado.
Cada proyecto quiere evitar «un crecimiento doloroso». Para tomar decisiones informadas sobre cómo crecerá su proyecto y qué volúmenes de recursos necesitará en el futuro, necesita una herramienta para planificar su infraestructura. La selección de los tipos de instancias, la cantidad y la calidad de los discos nuevos, así como la asignación de recursos para determinados patrones de tráfico, deben planificarse para proteger tu proyecto de pérdidas de tráfico cuando ya sea demasiado tarde para escalar y no pagar de más debido al sobreaprovisionamiento.
Los costos de la infraestructura son difíciles de predecir y el CTO solo tiene que pagar la factura mensual de la nube. Se deben tener en cuenta demasiados peligros como para hacer la suposición correcta si hablamos de una persona que está a cargo de los mismos. Además, el factor humano en la gestión de la infraestructura es riesgoso, y el poder de las herramientas decidirá el éxito de la predicción de los costos.
Trabajar en instancias antiguas no optimizadas no es ecológico, pero las empresas no pueden permitir ningún tiempo de inactividad durante el período de migración y otros riesgos con el fin de optimizar el uso de instancias mejores. Por eso, muchas empresas no respetan el medio ambiente y no pueden cumplir con los estándares de sostenibilidad.
Un proyecto con PredictKube recibirá valor de la instalación en cada etapa de la implementación. Las dos etapas siguientes se pueden instalar en cualquier momento después de la primera.
Fase 1: Modo de recomendaciónFase 2 (en desarrollo): El ser humano en el ciclo Fase 3 (en desarrollo): Automatización totalAnálisis del estado de la infraestructura
Síntesis de recomendaciones complejas sobre instancias y mejoras de infraestructura
Monitorización y alertas en tiempo real con predicción de carga
Todo desde la fase 1
Recomendaciones de chatbot sobre las acciones de escalado automático y su realización después de la aprobación del especialista
Educación más profunda de la red neuronal basada en la toma de decisiones para el modo autónomo
El PredictKube está totalmente a cargo: prevé y resuelve cualquier caso de tráfico con una asignación óptima de recursos y sin interferencia humana.
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