Как масштабирование до нуля оптимизирует затраты на инфраструктуру ИИ

Почему масштабирование до нуля является революционным решением для рабочих процессов ИИ

В современном мире, управляемом ИИ, бизнесу и разработчикам нужны масштабируемые и экономически эффективные вычислительные решения.

Масштабирование до нуля — это ключевая стратегия для оптимизации использования облачных ресурсов, особенно для рабочих нагрузок ИИ с переменным или спорадическим спросом. Уменьшая масштаб до нуля, когда ресурсы простаивают, организации могут достигать значительной экономии без ущерба для производительности или доступности.

Без этой стратегии компании часто платят за неиспользуемые вычислительные ресурсы, что приводит к ненужным расходам. Например, один из наших клиентов оставил свой узел в рабочем состоянии без использования, что привело к счёту на $13,000.

В зависимости от используемого типа GPU, эти расходы могут возрасти ещё больше, превращая недосмотр в значительное финансовое бремя. Такие сценарии подчёркивают важность наличия автоматизированного механизма масштабирования, чтобы избегать оплаты за неиспользуемые ресурсы.

Динамически регулируя ресурсы в зависимости от потребностей рабочей нагрузки, масштабирование до нуля обеспечивает оплату только за фактическое использование, существенно снижая операционные расходы.

Однако не все сценарии в равной степени выигрывают от масштабирования до нуля. В некоторых случаях оно может даже влиять на производительность приложения.

Давайте разберёмся, почему важно тщательно обдумывать внедрение этой функции и как определить сценарии, в которых она приносит наибольшую пользу. С помощью оркестрации вычислений от Clarifai вы получите гибкость в настройке диапазона автоматического масштабирования узлов, позволяя указывать минимальное и максимальное количество узлов, которые система может масштабировать внутри пула узлов. Это обеспечивает добавление узлов для обработки увеличенного трафика или уменьшение их при сокращении спроса, оптимизируя затраты без ущерба для производительности.

Когда необходимо масштабироваться до нуля?

Вот три критических сценария, в которых масштабирование до нуля может значительно оптимизировать затраты и использование ресурсов:

• Рабочие нагрузки со спорадическим спросом и задачи, основанные на событиях. Многие приложения ИИ, такие как анализ видео, распознавание изображений и обработка естественного языка, не работают непрерывно. Они обрабатывают данные партиями или отвечают на конкретные события. Если ваша инфраструктура работает 24/7, вы платите за неиспользуемую ёмкость. Масштабирование до нуля гарантирует, что вычислительные ресурсы активны только при обработке задач, устраняя ненужные расходы.
  
• Среды для разработки и тестирования. Разработчикам часто требуются вычислительные ресурсы для отладки, тестирования или обучения моделей. Однако эти среды не всегда используются. Включив масштабирование до нуля, вы можете автоматически отключать ресурсы в режиме простоя и вновь активировать их по мере необходимости, оптимизируя затраты без приколов на процессы.
  
• Инференс и обслуживание моделей с переменным спросом. Рабочие нагрузки инференса ИИ могут значительно колебаться. Некоторые приложения испытывают пики трафика в определённые моменты, в то время как в другие часы спрос минимален. С авто-масштабированием и масштабированием до нуля вы можете динамически распределять ресурсы в зависимости от спроса, обеспечивая, чтобы вычислительные расходы соответствовали фактическому использованию.

Оркестрация вычислений

Оркестрация вычислений от Clarifai предоставляет решение, которое позволяет вам управлять любой вычислительной инфраструктурой с возможностью динамически увеличивать и уменьшать масштаб. Независимо от того, запускаете ли вы рабочие нагрузки на общей инфраструктуре SaaS, в выделенном облаке или в среде на месте, оркестрация вычислений обеспечивает эффективное управление ресурсами. Основные функции оркестрации вычислений:

• Настраиваемое авто-масштабирование: Определение политик масштабирования, включая масштабирование до нуля, для максимальной эффективности затрат.
• Поддержка множества сред: Развёртывание через облачных поставщиков, локальную инфраструктуру или гибридные среды.
• Эффективное управление вычислениями: Использование оптимизаций от Clarifai для максимального использования вычислений и снижения затрат.
• Усиленная безопасность: Поддержание контроля над размещением развёртываний и настройками сетевой безопасности, используя изолированные вычислительные среды.

Настройка автомасштабирования с оркестрацией вычислений

Включение автомасштабирования, в частности масштабирование до нуля, может значительно оптимизировать затраты, обеспечивая отсутствие использования вычислительных ресурсов, когда они не нужны. Вот как настроить это с помощью оркестрации вычислений.

Шаг 1: Доступ к оркестрации вычислений и создание кластера

Кластер — это группа вычислительных ресурсов, которые служат основой вашей инфраструктуры ИИ. Он определяет, где будут запускаться ваши модели и как ресурсы будут управляться в различных средах. Войдите в платформу Clarifai и выберите Опцию «Вычисления» в верхней навигационной панели. Нажмите «Создать кластер» и выберите Тип кластера, облачного поставщика (AWS, GCP — Azure и Oracle в скором времени), а также конкретный регион, в котором вы хотите развёртывать рабочие нагрузки. Наконец, выберите свой персональный токен доступа Clarifai (PAT), который используется для проверки вашей личности при подключении к кластеру. После определения кластера нажмите «Продолжить». Следуйте подробному руководству по настройке кластера здесь.

Шаг 2: Настройка пулов узлов с авто-масштабированием

Пул узлов — это группа вычислительных узлов в кластере, которые имеют одинаковую конфигурацию, такую как тип CPU/GPU, настройки авто-масштабирования и облачный поставщик. Это действует как пул ресурсов, который динамически запускает или останавливает отдельные узлы — виртуальные машины или контейнеры — в зависимости от потребностей ваших рабочих нагрузок ИИ. Каждый узел в пуле узлов обрабатывает запросы инференса, обеспечивая эффективную работу ваших моделей, автоматически масштабируясь для оптимизации затрат.

Теперь вы можете добавить свой пул узлов в кластер. Вы можете определить ID пула узлов, описание, а затем настроить диапазон авто-масштабирования узлов. Диапазон авто-масштабирования узлов позволяет установить минимальное и максимальное количество узлов, которые могут автоматически масштабироваться в соответствии с потребностями вашей рабочей нагрузки. Это гарантирует верный баланс между экономической эффективностью и производительностью. Вот как это работает: Если спрос увеличивается, система автоматически добавляет больше узлов для обработки трафика. Когда спрос уменьшается, система уменьшает количество узлов — даже до нуля — чтобы избежать ненужных затрат.

Стоит ли масштабироваться до нуля?

Масштабирование до нуля — это мощная функция снижения затрат, но она не всегда подходит для каждого случая. Если вашему приложению важны экономия средств и оно может выдерживать задержки холодного запуска после простоя, установите минимальное количество узлов на 0. Это гарантирует, что вы платите только за ресурсы, когда они активно используются. Тем не менее, если вашему приложению требуется низкая задержка и оно должно моментально откликаться, установите минимальное количество узлов на 1. Это гарантирует, что хотя бы один узел всегда работает, но также приводит к текущим затратам.

Шаг 3: Развёртывание рабочих нагрузок ИИ

Как только вы настроили диапазон авто-масштабирования узлов, выберите тип инстанса, на котором вы хотите запускать свои рабочие нагрузки, и создайте пул узлов. Вы можете найти дополнительную информацию о доступных типах инстансов как для AWS, так и для GCP здесь. В конце, когда кластер и пул узлов созданы, вы можете развёртывать свои рабочие нагрузки ИИ на настроенном кластере и пуле узлов. Следуйте подробному руководству по развёртыванию ваших моделей на выделенных вычислениях здесь.

Заключение

Масштабирование до нуля — это революционное решение для рабочих нагрузок ИИ, значительно снижающее расходы на инфраструктуру при сохранении высокой производительности. С помощью оркестрации вычислений от Clarifai компании могут гибко управлять вычислительными ресурсами, обеспечивая оптимальную эффективность. Ищете поэтапное руководство по развёртыванию ваших собственных моделей и настройке авто-масштабирования узлов? Ознакомьтесь с полным руководством здесь. Готовы начать? Зарегистрируйтесь для оркестрации вычислений сегодня и присоединяйтесь к нашему каналу в Discord, чтобы общаться с экспертами и оптимизировать свою инфраструктуру ИИ!