PicnicAI automatiza 85-90% dos workloads de Kubernetes e melhora a confiabilidade com o PerfectScale by DoiT

Do right-sizing manual à automação

A PicnicAI começou a trabalhar com a DoiT como parte de uma iniciativa mais ampla de otimização de custos de nuvem. A DoiT apresentou o PerfectScale para ajudar a equipe a entender a utilização de recursos no nível de workload e automatizar a otimização do Kubernetes.

O PerfectScale combina visibilidade granular do Kubernetes com right-sizing automatizado e sensível a cada workload, ajudando as equipes a otimizar CPU e memória sem depender de monitoramento manual constante.

Para a PicnicAI, a implementação foi deliberadamente feita em fases. A equipe se concentrou inicialmente em melhorar a confiabilidade e ganhar confiança nas recomendações antes de expandir a automação progressivamente.

Identificando configurações ineficientes

Os recursos de InfraFit do PerfectScale ajudaram a PicnicAI a identificar configurações ineficientes de infraestrutura e a entender onde os workloads não estavam alinhados com os recursos provisionados.

"Com o InfraFit do PerfectScale, fica muito mais fácil dizer: ok, estamos realmente desperdiçando aqui porque o formato está errado para os nossos workloads", diz Zarrabi. "Isso me dá mais confiança para fazer mudanças quando nem sempre temos o contexto completo das decisões por trás delas."

Combinando automação com suporte especializado

A tecnologia era só parte da solução. As equipes de Field Engineering e Customer Success da DoiT trabalharam lado a lado com a PicnicAI para ajudar o time a entender o comportamento do Kubernetes e determinar onde a automação poderia ser introduzida com segurança.

Isso incluiu revisar a interação entre o HPA (horizontal pod autoscaling) e o cluster autoscaler, ajustar thresholds e introduzir políticas controladas em torno dos requisitos de recursos.

Os recursos de políticas e guardrails do PerfectScale permitiram que a PicnicAI controlasse onde e como a otimização era aplicada, em vez de simplesmente ativar a automação em todos os workloads.

Workloads mais sensíveis foram tratados com cautela, enquanto a automação foi expandida progressivamente pelos ambientes de produção, staging e desenvolvimento.

Para Zarrabi, contar com suporte técnico contínuo junto com a plataforma foi uma parte importante da parceria. "É bom ter alguém acompanhando e me cobrando", diz ele. "Só de garantir que estamos aproveitando o produto ao máximo já ajuda."

85–90% dos workloads agora automatizados

A maior mudança operacional foi o fim do gerenciamento manual de recursos. Antes do PerfectScale, a PicnicAI não tinha nenhum redimensionamento automatizado de workloads. Hoje, o redimensionamento automatizado cobre aproximadamente 85–90% dos workloads em seus clusters de aplicação.

Isso significa que os requisitos de recursos podem ser otimizados continuamente sem que os engenheiros precisem revisar e ajustar manualmente cada workload.

Mais confiabilidade e menos distrações com infraestrutura

Os benefícios vão além da otimização em si. A PicnicAI passou a ter menos problemas relacionados a memória e menos interrupções operacionais do tipo que antes acompanhava workloads mal dimensionados.

"É simplesmente uma coisa chata a menos para se preocupar", diz Zarrabi.

Essa mudança é especialmente significativa para uma organização de engenharia enxuta. Ao automatizar uma parte maior do gerenciamento da sua infraestrutura, a PicnicAI conseguiu aumentar a capacidade da equipe de entregar mais trabalho em toda a empresa sem adicionar sobrecarga operacional.

Em vez de investigar repetidamente por que os jobs estão falhando, as filas estão crescendo ou os bancos de dados estão sob carga desnecessária, os engenheiros podem dedicar mais tempo a iniciativas estratégicas de infraestrutura e produto.

Eficiência de custos como benefício adicional

A confiabilidade era o objetivo principal da parceria, mas não foi o único resultado. Como o right-sizing do PerfectScale é sensível a cada workload, ele também ajudou a PicnicAI a eliminar o superprovisionamento que antes se acumulava quando os limites de recursos eram estimados uma única vez e nunca mais revisados — reduzindo gastos desnecessários com infraestrutura junto com os ganhos de confiabilidade.

"Os ganhos de confiabilidade têm sido muito importantes para nós, e a economia de custos foi um benefício adicional bem-vindo", diz Zarrabi.

Para uma equipe enxuta já dividida entre várias prioridades, essa combinação tornou a automação um investimento fácil de justificar: ela não impõe uma escolha entre manter um orçamento de infraestrutura mais apertado e manter os sistemas confiáveis — ela entrega os dois.

Mais capacidade de engenharia para trabalhos de maior valor

A redução do gerenciamento manual do Kubernetes permitiu que os engenheiros da PicnicAI se concentrassem em projetos de longo prazo, incluindo a migração da integração contínua para fora do Jenkins e a exploração de novas iniciativas de IA.

O valor da parceria, portanto, vai muito além do problema de confiabilidade que ela veio resolver. Ao automatizar uma tarefa que antes exigia julgamento e intervenção da engenharia, a PicnicAI também reduziu os custos de infraestrutura, liberou capacidade técnica escassa e deu aos engenheiros mais confiança para trabalhar com configurações históricas que eles não definiram originalmente.

"Você quer gastar seu tempo focando em coisas que são úteis", diz Zarrabi. "Tentar adivinhar seus limites de memória e CPU não é uma delas."

A PicnicAI planeja continuar expandindo o papel do PerfectScale à medida que seu ambiente Kubernetes evolui, aumentando a automação em mais workloads e abordando progressivamente a infraestrutura de produção mais sensível.

A empresa também continuará contando com a expertise mais ampla da DoiT em nuvem conforme sua plataforma e suas iniciativas de IA se desenvolvem. Para a PicnicAI, o objetivo é simples: automatizar a otimização da infraestrutura sempre que possível, manter a confiabilidade necessária para workloads críticos de saúde e permitir que os engenheiros passem menos tempo gerenciando o Kubernetes e mais tempo construindo tecnologia capaz de melhorar os resultados dos pacientes.

A PicnicAI é uma empresa de health-tech que desenvolve inteligência para acelerar a saúde humana. Sua tecnologia processa e valida grandes volumes de dados médicos, ajudando pesquisadores farmacêuticos a conduzir estudos clínicos observacionais com mais eficiência e ajudando pacientes a gerenciar seus cuidados.

A infraestrutura de nuvem da empresa desempenha um papel crítico nessa missão. A PicnicAI opera oito ou nove clusters Kubernetes que dão suporte a workloads automatizados, com requisitos de CPU e memória que podem variar significativamente dependendo dos dados processados. Para a PicnicAI, uma infraestrutura confiável é, em última análise, o que permite que seus engenheiros se concentrem na inovação em saúde em vez de passar o tempo gerenciando o Kubernetes manualmente.