CattleEye senkt EC2-Kosten um über 60 % mit PerfectScale for Spot

CattleEye hat PerfectScale for Spot eingeführt, um die Instance-Zusammensetzung in den Auto Scaling Groups automatisch zu steuern. Das ermöglicht den nahtlosen Umstieg auf Spot Instances für Batch-Workloads – mit intelligenten Instance-Empfehlungen für maximale Einsparungen.

CattleEye setzt Computer-Vision-Technologie ein, um Kühe zu überwachen und Aufnahmen von über einer Million Tieren auszuwerten. Die Echtzeit-Analyse erfordert rechenintensive Inferenz-Pipelines auf AWS Batch. Mit dem wachsenden Kundenstamm verdreifachten sich die AWS-Compute-Kosten innerhalb weniger Monate. Die Videos treffen je Betrieb in definierten Zeitfenstern als Batches ein – ein unregelmäßiges Lastmuster, bei dem sich Savings Plans oder Reserved Instances nicht rechnen. Die manuelle Nutzung von Spot stieß insbesondere bei den für Inferenz-Workloads benötigten GPU-Instances an technische Grenzen.

CattleEye hat PerfectScale for Spot eingeführt, um die Instance-Zusammensetzung in den Auto Scaling Groups automatisch zu steuern. Damit gelang der nahtlose Übergang von 100 % On-Demand zu 100 % Spot Instances für die Batch-Verarbeitung. PerfectScale liefert intelligente Instance-Empfehlungen, die die bisherigen technischen Hürden überwinden – ohne Abstriche bei der Performance der Computer-Vision-Workloads.

Die Umsetzung brachte sofortige Einsparungen. CattleEye senkte die On-Demand-EC2-Kosten um über 60 % und stellte zugleich die gesamte Batch-Verarbeitung auf Spot Instances um. Das automatisierte Instance-Management erspart dem Team die zeitaufwendige Recherche, die zuvor nötig war, um passende Spot Instances für die GPU-intensiven Workloads zu finden.

Mit den Kosten im Griff absolvierte CattleEye erfolgreich den AWS Foundational Technical Review und erhielt Zugang zum AWS ISV Accelerate Program. Das eröffnete neue Vertriebskanäle, sicherte zusätzliche Mittel für Deployments und schafft mit dem Siegel "Reviewed by AWS" zusätzliche Glaubwürdigkeit. Dank der Kostenoptimierung kann das Startup seine Ressourcen auf die Produktentwicklung konzentrieren – statt auf das Infrastrukturmanagement.