Managed Kubernetes с GPU поможет компаниям снизить нагрузку на внутренние ИТ-команды за счет сокращения объёма работ по настройке кластеров и сред для разработки и тестирования с нуля.
Помимо этого, решение повышает эффективность использования вычислительных ресурсов благодаря технологии MIG, которая аппаратно делит одну видеокарту на несколько независимых изолированных инстансов. Это обеспечивает безопасную параллельную работу разных задач на одной карте без риска взаимного влияния на производительность.
Сервис будет особенно полезен для систем с переменной нагрузкой. Если объём обрабатываемых данных растет, кластер Kubernetes может автоматически подключать дополнительные узлы с графическими ускорителями, а при снижении активности — сокращать их количество, чтобы поддерживать необходимый уровень производительности без избыточного потребления ресурсов.
«Один из вариантов использования такого решения — сервисы видеоаналитики в ритейле. Днём, когда магазины активно работают и поток данных выше, для таких сервисов требуется больше вычислительных мощностей. Ночью нагрузка снижается, и держать тот же объём ресурсов уже нецелесообразно. Managed Kubernetes с GPU позволяет соответственно подстраивать инфраструктуру: компания получает нужную производительность тогда, когда это действительно необходимо. В результате заказчики обеспечивают высокое качество цифровых сервисов и одновременно оптимизируют затраты на инфраструктуру», — отметил Михаил Воронин, менеджер продукта GPUaaS K2 Cloud.