Os custos de computação na AWS da CattleEye triplicaram à medida que a base de clientes crescia. Rodando pipelines de inferência de visão computacional com alto consumo de processamento no AWS Batch, a empresa analisava vídeos de mais de um milhão de bovinos. Os padrões de demanda irregulares inviabilizavam o uso de Reserved Instances, e a adoção manual de Spot esbarrava em restrições técnicas nas instâncias com GPU.
A CattleEye adotou o PerfectScale for Spot para gerenciar automaticamente a composição de instâncias nos Auto Scaling Groups. A solução possibilitou uma adoção fluida de instâncias Spot nos workloads de processamento em batch e ainda trouxe recomendações inteligentes de instâncias para maximizar a economia.
Usamos o Spot Scaling para rodar nosso processamento em batch e economizamos entre 50% e 60% em relação ao on-demand, aproveitando as recomendações de instâncias do Spot Scaling. O onboarding foi fácil e intuitivo.
Mike McFarland, Lead Software Engineer
A CattleEye aplica visão computacional para monitorar bovinos e analisar imagens de mais de um milhão de animais. A análise em tempo real exige pipelines de inferência com alto consumo de processamento rodando no AWS Batch. Conforme a base de clientes crescia, os custos de computação na AWS triplicaram em poucos meses. Os vídeos chegam em lotes, em janelas definidas para cada fazenda, criando padrões de demanda irregulares que inviabilizavam a compra de Savings Plans ou Reserved Instances. A adoção manual de Spot esbarrava em restrições técnicas, especialmente nas instâncias com GPU necessárias para os workloads de inferência.
A CattleEye adotou o PerfectScale for Spot para gerenciar automaticamente a composição de instâncias nos Auto Scaling Groups. A solução viabilizou uma transição tranquila de 100% on-demand para 100% Spot no processamento em batch. O PerfectScale entregou recomendações inteligentes de instâncias que superaram as restrições técnicas anteriores, sem comprometer o desempenho exigido pelos workloads de visão computacional.
A implementação trouxe economia imediata. A CattleEye reduziu os custos de EC2 on-demand em mais de 60% ao migrar todo o processamento em batch para Spot. A gestão automatizada de instâncias eliminou o trabalho demorado de pesquisar manualmente quais instâncias Spot atendiam aos workloads com alto consumo de GPU.
Com os custos sob controle, a CattleEye concluiu com sucesso o AWS Foundational Technical Review e passou a integrar o AWS ISV Accelerate Program. A conquista abriu novos canais de venda, destravou financiamento adicional para implantações e agregou credibilidade com o selo "Reviewed by AWS". A otimização de custos permitiu à startup direcionar recursos para o desenvolvimento de produto, em vez de gestão de infraestrutura.
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