Inteligentne skalowanie w chmurze z pomocą AI
Izraelski startup ScaleOps ogłosił wprowadzenie nowatorskich funkcji, które umożliwiają dynamiczną alokację zasobów w czasie rzeczywistym w środowisku Kubernetes. Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji, firma udoskonaliła automatyczne skalowanie poziome oraz zoptymalizowała rozmieszczenie zasobów, rewolucjonizując sposób zarządzania kontenerami w chmurze.
Prognozowanie i automatyczne skalowanie poziome
Jednym z głównych wyzwań w skalowaniu aplikacji w środowisku Kubernetes jest czasochłonność procesu zwiększania liczby replik, gdy wzrasta liczba żądań użytkowników. ScaleOps wprowadziło rozwiązanie tego problemu poprzez prognozowanie obciążenia aplikacji w czasie rzeczywistym. Jak zauważył Yodar Shafrir, współzałożyciel ScaleOps, ich system działa z wyprzedzeniem, przewidując potrzebę zwiększenia zasobów jeszcze przed wystąpieniem skoku ruchu:
„Nasze rozwiązanie umożliwia stworzenie wymaganych replik jeszcze przed rzeczywistym wzrostem obciążenia, dzięki czemu aplikacje są zawsze gotowe do obsługi zmieniających się potrzeb.”
To podejście pozwala na eliminację opóźnień i poprawę wydajności działania aplikacji, co ma kluczowe znaczenie w przypadku dynamicznie rozwijających się systemów.
Optymalne rozmieszczenie zasobów
ScaleOps wprowadziło również funkcję inteligentnego rozmieszczania podów. Dzięki analizie ograniczeń aplikacji oraz dostępnego stanu klastra, rozwiązanie to minimalizuje liczbę aktywnych węzłów. Jest to szczególnie istotne dla aplikacji z ograniczeniami, które uniemożliwiają wyłączenie konkretnego węzła.
„Świadomie grupujemy pody z podobnymi ograniczeniami na tych samych węzłach, co pozwala na bardziej dynamiczne zarządzanie pozostałymi zasobami klastra,” dodał Shafrir.
Rezultatem tego rozwiązania jest nie tylko efektywniejsze wykorzystanie zasobów w klastrze, ale także znacząco obniżone koszty operacyjne.
Lepsze wsparcie dla zespołów inżynierskich
Oprócz funkcji automatycznego skalowania i rozmieszczania, ScaleOps udostępniło także zestaw zaawansowanych pulpitów nawigacyjnych. Narzędzia te ułatwiają zespołom inżynierskim analizę głównych przyczyn problemów oraz szybsze zarządzanie zadaniami i zasobami w klastrze. Jest to odpowiedź na potrzebę zapewnienia zarówno przejrzystości, jak i łatwości w zarządzaniu złożonymi środowiskami Kubernetes.
Kompatybilność i dostępność rozwiązania
ScaleOps działa w dowolnym środowisku Kubernetes, w tym na głównych platformach chmurowych takich jak AWS, Microsoft Azure i Google Cloud. Możliwe jest również wdrożenie rozwiązania na serwerach lokalnych i w środowiskach izolowanych (air-gapped).
Założone w 2022 roku w Tel Awiwie ScaleOps zdobyło już 80 milionów dolarów finansowania, z czego 58 milionów pochodzi z niedawnej rundy inwestycyjnej serii B. Jak wskazują założyciele, firma planuje dalsze rozszerzanie swojej oferty:
„Naszym kolejnym krokiem jest objęcie tradycyjnych zasobów, takich jak sieci, pamięć masowa i GPU, co uzupełni aktualne skupienie na procesorach i pamięci operacyjnej,” zapowiada Shafrir.
Znaczenie dla przyszłości zarządzania Kubernetes
Zastosowanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w skalowaniu oraz optymalizacji zasobów Kubernetes pokazuje, jaki potencjał kryje się w automatyzacji procesów DevOps. Dzięki rozwiązaniom takim jak te oferowane przez ScaleOps, organizacje mogą zredukować swoje koszty chmurowe nawet o 50%, jednocześnie poprawiając wydajność aplikacji oraz elastyczność zarządzania środowiskiem produkcyjnym i stagingowym.
Pomimo wciąż rosnących potrzeb współczesnych systemów, które wymagają skalowalnych rozwiązań, technologie proponowane przez ScaleOps dają nadzieję na bardziej zoptymalizowane i zrównoważone wykorzystanie zasobów, zarówno z korzyścią dla firm, jak i środowiska.
