UNE Prédire Kube est un outil permettant de dimensionner et d'optimiser automatiquement les infrastructures Kubernetes sur la base des prévisions du modèle d'IA créées à la fois sur la base des données historiques de la charge du projet et de toute métrique supplémentaire (commerciale, publique, personnalisée).
Nous avons créé cet outil pour mise à l'échelle dynamique et proactive possible, car nous savons que le fait d'ajouter des ressources pendant les pics de trafic pourrait ne pas améliorer la situation. Nous constatons que bon nombre de nos clients ont besoin de savoir ce qui va se passer dans le futur et d'évoluer en conséquence. Pour rendre cela possible, nous avons créé un modèle d'IA avec un groupe de scientifiques en apprentissage automatique dirigé par Yurij Khoma, responsable de la science des données chez Dysnix, et avons entraîné le modèle à réagir aux fluctuations du trafic.
Plus tard, nous avons intégré ce modèle dans un produit, afin que vous puissiez l'utiliser pour votre propre projet. Nous vous proposons également testez PredictKube dans une édition open source et essayez les fonctionnalités de base en l'appliquant en tant que Détartreur KEDA.
Pour l'essayer gratuitement, vous devez :
Le marché des solutions de dimensionnement automatique pour les projets Kubernetes est toujours en développement. Grâce aux outils de dimensionnement automatique plus performants pour les projets Kubernetes, les projets passeront moins de temps à configurer et à régler l'infrastructure. Désormais, tout le monde utilise les solutions existantes de manière restrictive avec de nombreuses configurations manuelles.
Les entreprises sont partiales contre la mise à l'échelle automatique, car il s'agit d'une nouveauté qui peut entraîner des dépenses d'infrastructure excessives et une perte de trafic. Actuellement, n'importe quel projet peut résoudre ce problème en surprovisionnant, dans certains cas, en dépensant 10 fois plus (en payant pour le niveau des nœuds réels comme le montre l'image ci-dessous) que ce dont il pourrait avoir besoin.
Il n'existe pas de solution pour la migration automatique pour devenir plus écologique, optimiser les coûts et proposer des instances modernes sans interruption de service. La migration des projets à partir de matériel ancien mais fonctionnel est risquée pour les projets, car ils restent obsolètes mais lents et inefficaces.
Il n'existe aucun moyen de réagir de manière proactive à un trafic atypique. Les fluctuations de charge dues à des événements mondiaux, aux résultats inattendus des campagnes marketing, à des erreurs et à des défaillances du système sont autant de facteurs qui influent sur la charge des clusters et demander de l'aide aux ingénieurs prend du temps.
PredictKube est installé dans l'environnement Kubernetes des projets avec accès aux données historiques sur la charge de trafic. En outre, il absorbe un certain nombre de sources de données supplémentaires avec des données métriques de tout type.
À l'aide de ces données, il apprend les modèles de trafic et détermine quels événements l'affectent, puis établit ses propres prévisions, détecte les erreurs dans la structure existante et propose des recommandations avec des points d'action via une interface de chatbot.
Tout DevOps responsable prend une décision en fonction des variantes proposées, et PredictKube les met en œuvre et continue d'apprendre. Moins il y a de questions provenant d'un chatbot, plus la supervision d'un projet est efficace et automatisée du côté de PredictKube.
En outre, il simplifie la migration vers un meilleur matériel en sélectionnant les instances présentant les caractéristiques les mieux adaptées et à un prix optimal et migre automatiquement le projet en cours vers de nouvelles instances sans aucun temps d'arrêt.
PredictKube donne les résultats suivants :
Les SLA ne sont pas disponibles en raison de l'instabilité de l'infrastructure cloud. Atteinte à la réputation, perte de clients, augmentation constante de la facture du cloud. Il est toujours possible de gaspiller de l'argent pour des ressources dont vous n'avez pas besoin ou de manquer un trafic précieux parce que certaines ressources n'ont pas été allouées. En outre, des fuites de mémoire peuvent apparaître, l'espace disque est peut-être surutilisé et, pire encore, votre client préféré risque de ne pas bénéficier du niveau de service attendu.
Chaque projet veut éviter « une croissance douloureuse ». Pour prendre des décisions éclairées quant à l'évolution de votre projet et aux volumes de ressources dont vous aurez besoin à l'avenir, vous avez besoin d'un outil de planification de votre infrastructure. La sélection des types d'instances, le nombre et la qualité des nouveaux disques, l'allocation des ressources pour certains modèles de trafic doivent être planifiés afin de protéger votre projet contre les pertes de trafic lorsqu'il sera trop tard pour être évolutif et de ne pas payer trop cher en raison d'un surprovisionnement.
Les coûts d'infrastructure sont difficiles à prévoir, et le directeur technique doit simplement payer la facture mensuelle du cloud. Trop de dangers doivent être pris en compte pour faire la bonne supposition s'il s'agit d'une personne qui en est responsable. De plus, le facteur humain dans la gestion des infrastructures est risqué, et la puissance des outils déterminera le succès de la prévision des coûts.
Travailler sur d'anciennes instances non optimisées n'est pas écologique, mais les entreprises ne peuvent autoriser aucune interruption pendant la période de migration et d'autres risques afin d'être optimisé en passant à de meilleures instances. C'est pourquoi de nombreuses entreprises ne restent pas respectueuses de l'environnement et ne peuvent pas respecter les normes de durabilité.
Un projet avec PredictKube bénéficiera de la valeur de l'installation à chaque étape de la mise en œuvre. Les deux étapes suivantes peuvent être installées à tout moment après la première.
Phase 1 : Mode de recommandationPhase 2 (en développement) : L'humain dans le cyclePhase 3 (en développement) : automatisation complèteAnalyse de l'état de l'infrastructure
Synthèse de recommandations complexes sur les instances et les améliorations de l'infrastructure
Surveillance et alerte en temps réel avec prévision de la charge
Tout depuis la phase 1
Recommandations de Chatbot concernant les actions de dimensionnement automatique et leur exécution après approbation du spécialiste
Approfondissement du réseau neuronal basé sur la prise de décisions pour le mode autonome
Le PredictKube est pleinement responsable : il prévoit et résout tous les cas de trafic avec une allocation optimale des ressources et sans interférence humaine.
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