Amazon ha anunciado una nueva función esperada en su servicio SageMaker HyperPod: el escalado automático gestionado de nodos mediante Karpenter. Esta actualización permitirá a las empresas ajustar eficientemente sus clústeres para enfrentar las demandas de inferencia y entrenamiento en tiempo real, especialmente cuando se presentan picos de tráfico inesperados.
El escalado automático es esencial para cumplir con las garantías de nivel de servicio (SLA) en entornos de producción donde las demandas pueden aumentar de forma significativa. La solución gestionada por SageMaker simplifica las operaciones, eliminando la necesidad de instalación y mantenimiento de los controladores de Karpenter por parte de los usuarios, lo que mejora la eficiencia y reduce los costos.
Empresas como Perplexity, HippocraticAI, H.AI y Articul8 ya están utilizando SageMaker HyperPod. Con la evolución hacia la ejecución de inferencias a gran escala, la función de escalado automático de nodos GPU se vuelve necesaria para manejar el tráfico real de producción.
La integración de Karpenter—un gestor de ciclo de vida de nodos en Kubernetes—con SageMaker HyperPod ofrece una infraestructura resiliente y unifica la gestión de nodos. Entre sus ventajas destacan el aprovisionamiento justo a tiempo, la selección de nodos basada en la carga de trabajo y la escala a cero, que optimiza el uso de recursos sin necesidad de infraestructura dedicada para los controladores.
Estas actualizaciones permiten que los clústeres se transformen en infraestructuras dinámicas y rentables, garantizando el manejo eficaz de las cargas de trabajo. El monitoreo constante del rendimiento asegura una utilización óptima de recursos, ajustando automáticamente la capacidad según sea necesario.
Con esta capacidad innovadora de escalado automático, SageMaker HyperPod se posiciona como una solución eficiente, adaptada a las necesidades actuales del mercado para gestionar cargas de trabajo de machine learning en entornos complejos y dinámicos.
