Amazon ha lanzado una nueva función en su servicio SageMaker HyperPod: el escalado automático gestionado de nodos mediante Karpenter. Esta actualización facilitará a las empresas ajustar sus clústeres de SageMaker HyperPod para responder de manera eficiente a las demandas de inferencia y entrenamiento en tiempo real, especialmente frente a picos de tráfico impredecibles.
El escalado automático es esencial para mantener las garantías de nivel de servicio (SLA) en entornos de producción donde las demandas pueden aumentar drásticamente. Al ser una solución gestionada, SageMaker simplifica el manejo operativo al encargarse de la instalación y mantenimiento de los controladores de Karpenter, lo que a su vez mejora la eficiencia y reduce costos.
Empresas como Perplexity, HippocraticAI, H.AI y Articul8 ya están utilizando SageMaker HyperPod. A medida que más organizaciones evolucionan hacia la ejecución de inferencias a gran escala, la capacidad de escalado automático de nodos GPU se vuelve crucial para gestionar el tráfico real en producción.
La integración de Karpenter, un reconocido gestor del ciclo de vida de nodos en Kubernetes, junto con SageMaker HyperPod, ofrece una infraestructura robusta y perfecciona las capacidades de gestión de nodos. Esto trae múltiples beneficios, como el aprovisionamiento justo a tiempo, selección de nodos basada en la carga de trabajo, y la escala a cero, optimizando el uso de recursos sin la necesidad de mantener infraestructura para los controladores.
Estas nuevas funcionalidades transforman los clústeres de SageMaker HyperPod en infraestructuras dinámicas y optimizadas en costos, adaptándose a la demanda y asegurando una gestión eficaz de las cargas de trabajo. Además, el monitoreo continuo del rendimiento garantiza que los clústeres mantengan una utilización óptima de recursos, ajustando la capacidad automáticamente según se requiera.
Con esta capacidad de escalado automático innovadora, SageMaker HyperPod se posiciona como una solución eficiente y acorde con las necesidades del mercado actual para gestionar cargas de trabajo de machine learning en entornos complejos y en permanente evolución.
