proteanTecs halbiert K8s-Kosten mit KI-gestützten Empfehlungen

proteanTecs setzte PerfectScale by DoiT ein. Die Lösung vergleicht für jeden Service die zugewiesenen Ressourcen mit der tatsächlichen Auslastung, identifiziert Over-Provisioning und empfiehlt sichere, konkrete Maßnahmen zur Kostensenkung. Das Team führte die Lösung zunächst in einer Entwicklungsumgebung ein und weitete den Einsatz anschließend auf die Produktion aus – wobei das anpassbare "Resilience Level" von PerfectScale kritischen Services zusätzlichen Puffer verschaffte und so die Stabilität sicherstellte. Zudem deckte PerfectScale unterdimensionierte Services auf, die unter Throttling, OOM-Kills und Container-Neustarts litten – Probleme, die von den bestehenden Monitoring-Tools unentdeckt geblieben waren.

proteanTecs hat es sich zur Aufgabe gemacht, die Skalierung der Elektronikindustrie zu ermöglichen. Die cloudbasierte Plattform kombiniert umfassende Telemetriedaten mit Machine Learning, um Zustand und Performance moderner Chips zu überwachen – und verändert damit grundlegend, wie die Zuverlässigkeit von Elektronik sichergestellt wird. Die Lösungen von proteanTecs sind eine kritische Komponente für Schlüsselkunden aus der Halbleiter-, Rechenzentrums- und Automobilbranche – und erfordern eine Anwendungsinfrastruktur, die stabil, skalierbar und hochverfügbar ist. Um diese Anforderungen zu erfüllen, betreibt proteanTecs seine gesamte Plattform auf Kubernetes, mit mehr als 30 Clustern auf AWS, Azure und Google Cloud.

Mit dem Wachstum von proteanTecs – sowohl beim Funktionsumfang als auch bei der Nutzung durch Endanwender – wich der anfängliche Fokus auf Stabilität und Verfügbarkeit einer neuen Sorge: suboptimal genutzte Ressourcen, die die Cloud-Rechnung in die Höhe trieben. "Unser Entwicklungsteam baut seine Microservices und wählt seine Resource Requests und Limits selbst", erklärt Amit Daniel, Director of DevOps bei proteanTecs. "Allerdings tendierten die Entwickler zu übervorsichtigen Ressourcenzuweisungen, um sicherzustellen, dass ihre Services wie erwartet funktionieren. Dieser Ansatz hielt unsere Systeme verfügbar und stabil, war aus Kostensicht aber ineffizient." Das DevOps-Team sollte die K8s-Umgebung optimieren, doch die vorhandenen Tools hatten erhebliche Lücken. "Mit Tools wie DataDog sehen wir alles, was wir wollen – Requests, Limits und mehr –, aber sie bieten uns nur Transparenz. Wir brauchten bessere Einblicke, welche Ressourcen unsere Microservices für einen reibungslosen Betrieb tatsächlich benötigen", so Daniel.

Nachdem das Team von proteanTecs PerfectScale by DoiT kennengelernt hatte, setzte es die Lösung in einer Entwicklungsumgebung ein und identifizierte sofort Optimierungspotenziale. "Unsere Dev-Umgebung kostete rund 10.000 US-Dollar pro Monat", sagt Daniel. "Durch die Umsetzung der Empfehlungen von PerfectScale konnten wir die Kosten auf 5.000 US-Dollar senken – ohne die Stabilität der Umgebung zu gefährden." Bei der Ausweitung auf die Produktion nutzte das Team das anpassbare "Resilience Level" von PerfectScale, um kritischen Services zusätzlichen Puffer zu geben – und so sicherzustellen, dass die Kostenoptimierung die Systemperformance nicht beeinträchtigt.

Über die Kosteneinsparungen hinaus brachte PerfectScale Zuverlässigkeitsprobleme ans Licht, die bislang unter dem Radar geblieben waren. "Wir fanden Throttling, OOM und Container-Neustarts, von denen wir nichts wussten. Viele Probleme lösten in unserem Monitoring-System keine Alerts aus. Und wenn wir nicht die richtigen Metriken erfassten, war es schwierig und zeitaufwendig, die Ursache etwa eines Memory Leaks zu finden", sagt Daniel. "PerfectScale identifiziert die Probleme sofort und zeigt uns, wie wir sie schnell beheben können. Das Ergebnis: Unsere Plattform läuft besser, und wir können unseren Kunden ein besseres Erlebnis bieten."

Aktuell treibt das DevOps-Team die Optimierung voran, künftig sollen aber auch die Entwickler Verantwortung übernehmen. "Ich habe PerfectScale ständig im Browser geöffnet, aber nach der ersten Phase der Kostenoptimierung wollen wir den Fokus auf unsere Entwickler ausweiten", sagt Daniel. Ziel ist es, Kostenbewusstsein und Verantwortlichkeit im gesamten Engineering zu verankern – die Entwickler sollen nach jedem Release und Deployment die Kosteneffizienz ihrer Services bewerten. "Da wir kontinuierlich neue Innovationen in unsere Anwendung bringen und unser Kundenstamm wächst, wollen wir sicherstellen, dass unsere Umgebung so effizient wie möglich mitwächst", sagt Daniel. "PerfectScale wird eine zentrale Lösung sein, um unsere Umgebung kosteneffizient und stabil zu halten."