Los costos de cómputo en AWS de CattleEye se triplicaron a medida que crecía su base de clientes. Sus pipelines de inferencia de visión por computadora, intensivos en cómputo, corrían sobre AWS Batch y procesaban video de más de un millón de vacas. Los patrones de demanda irregulares hacían inviables las Reserved Instances, y la adopción manual de Spot imponía restricciones técnicas en las instancias con GPU.
CattleEye implementó PerfectScale for Spot para gestionar de forma automática la composición de instancias en sus Auto Scaling Groups. La solución permitió adoptar instancias Spot sin fricción en los workloads de procesamiento batch, con recomendaciones inteligentes de instancias para maximizar el ahorro.
Usamos Spot Scaling para correr nuestro procesamiento batch y hemos ahorrado entre 50% y 60% frente a on-demand gracias a las recomendaciones de instancias de Spot Scaling. El onboarding fue fácil e intuitivo.
Mike McFarland, Lead Software Engineer
CattleEye aplica tecnología de visión por computadora para monitorear vacas y analizar video de más de un millón de animales. Su análisis en tiempo real requiere pipelines de inferencia intensivos en cómputo que corren sobre AWS Batch. A medida que crecía su base de clientes, los costos de cómputo en AWS se triplicaron en cuestión de meses. Los videos llegan en lotes dentro de ventanas definidas para cada granja, lo que genera patrones de demanda irregulares que hacían inviable comprar Savings Plans o Reserved Instances. La adopción manual de Spot imponía restricciones técnicas, sobre todo en las instancias con GPU necesarias para los workloads de inferencia.
CattleEye implementó PerfectScale for Spot para gestionar de forma automática la composición de instancias en sus Auto Scaling Groups. La solución permitió una transición sin fricción del 100% de instancias on-demand al 100% de instancias Spot para el procesamiento batch. PerfectScale propuso recomendaciones inteligentes de instancias que superaron las restricciones técnicas previas y mantuvieron los requisitos de rendimiento de sus workloads de visión por computadora.
La implementación se tradujo en ahorros inmediatos. CattleEye redujo más de 60% sus costos de EC2 on-demand y migró todo el procesamiento batch a instancias Spot. La gestión automatizada de instancias eliminó la investigación manual que antes era necesaria para identificar instancias Spot adecuadas para sus workloads intensivos en GPU.
Con los costos bajo control, CattleEye completó con éxito el AWS Foundational Technical Review y obtuvo acceso al AWS ISV Accelerate Program. Este logro abrió nuevos canales de venta, le aseguró financiamiento adicional para despliegues y sumó credibilidad con el distintivo "Reviewed by AWS". La optimización de costos le permitió a la startup enfocar recursos en el desarrollo de producto y no en la gestión de infraestructura.
Conoce cómo PerfectScale ayuda a los equipos a hacer right-sizing de clusters, eliminar pérdida y mejorar el rendimiento sin ajustes manuales.
