CAST AIPlateforme d'automatisation Kubernetes qui optimise les coûts et la performance grâce à l'auto-scaling, le rightsizing, l'automatisation Spot et le monitoring.

Cast AI est une plate-forme d'automatisation Kubernetes qui optimise les coûts et les performances en tirant parti de l'autoscaling, de la bonne taille, de l'automatisation Spot et de la surveillance. Elle apprend en continu comment les applications Kubernetes se comportent et optimise en toute sécurité l'ensemble de la pile en temps réel. La plate-forme observe le comportement de la charge de travail réelle, identifie les opportunités d'optimisation et ajuste automatiquement la taille, l'équilibrage et la répartition en fonction de signaux en temps réel. Cast AI fournit également une bonne taille de précision, un placement de charge de travail intelligent et une prédiction d'interruption Spot, garantissant que les charges de travail AI et de données à forte demande s'exécutent sur le meilleur matériel possible. CAST AI est conçu pour les équipes de plateforme, SRE et FinOps qui souhaitent automatiser l'optimisation des ressources pour les charges de travail Kubernetes, l'optimisation des infrastructures GPU et IA, ainsi que le contrôle des coûts, sans compromettre la fiabilité. Il s'intègre aux outils existants et offre une sécurité de niveau entreprise. La plateforme est reconnue pour l'optimisation de Kubernetes et l'automatisation des performances des applications, et est classée n°1 sur 223 solutions dans la catégorie des plateformes d'automatisation des performances des applications. L'approche automatisée de CAST AI boucle la boucle entre les signaux Kubernetes et une action automatisée fiable, réduisant le surprovisionnement, évitant l'appauvrissement des ressources et garantissant une utilisation efficace des ressources. De plus, CAST AI fournit des informations sur les coûts et les performances, permettant aux utilisateurs de voir l'utilisation réelle, demandée et provisionnée par cluster, namespace, charge de travail, équipe, CPU, mémoire et GPU. La plate-forme comprend également des opérations d'auto-guérison, en utilisant des runbooks agétiques pour remédier aux dérives, aux problèmes d'image, aux violations de politiques et aux défaillances opérationnelles avec des flux d'approbation.