CattleEye、PerfectScale for SpotでEC2コストを60%超削減

CattleEyeはPerfectScale for Spotを導入し、Auto Scaling Groups内のインスタンス構成を自動で最適化。バッチ処理のworkloadsをSpotインスタンスへスムーズに移行するとともに、インテリジェントなインスタンス推奨機能でコスト削減効果を最大化しました。

CattleEyeはコンピュータビジョン技術で牛をモニタリングし、100万頭を超える映像を解析しています。リアルタイム解析にはAWS Batch上で動く高負荷な推論パイプラインが欠かせません。顧客数の拡大に伴い、AWSのコンピューティングコストは数か月で3倍に跳ね上がりました。映像は農場ごとに決まった時間帯にまとめて届くため需要パターンが不規則で、Savings PlansやReserved Instancesの購入は現実的ではありません。さらにSpotの手動導入にも、特に推論workloadsに必要なGPUインスタンスで技術的な制約がありました。

CattleEyeはPerfectScale for Spotを導入し、Auto Scaling Groups内のインスタンス構成を自動で管理。バッチ処理を100%オンデマンドから100% Spotインスタンスへとシームレスに切り替えました。PerfectScaleのインテリジェントなインスタンス推奨により、従来の技術的制約を解消しつつ、コンピュータビジョンworkloadsに求められるパフォーマンスも維持しています。

導入直後からコスト削減効果が表れました。CattleEyeはオンデマンドEC2コストを60%以上削減し、バッチ処理のすべてをSpotインスタンスへ移行。インスタンス管理が自動化されたことで、GPU負荷の高いworkloadsに最適なSpotインスタンスを探すためにかけていた調査時間もなくなりました。

コストを抑え込んだCattleEyeは、AWS Foundational Technical Reviewを無事に通過し、AWS ISV Accelerate Programへの参加権を獲得しました。これにより新たな販売チャネルが開け、導入向けの追加資金も確保。"Reviewed by AWS"バッジによる信頼性の向上にもつながりました。コスト最適化によって、スタートアップであるCattleEyeはインフラ管理ではなくプロダクト開発にリソースを集中できるようになっています。