VentureBeat presenta: AI Unleashed: un evento ejecutivo exclusivo para líderes de datos empresariales. Establezca contactos y aprenda con pares de la industria. Más información Cast AI, con sede en Miami, Florida, una startup que aprovecha el aprendizaje automático (ML) para ayudar a las empresas a controlar su gasto en la nube, anunció hoy que ha recaudado $35 millones en una ronda de financiación de serie B. La empresa utilizará la inversión, liderada por Vintage Investment Partners, para desarrollar su oferta de inteligencia artificial y brindar a los equipos empresariales una solución más capaz no solo para realizar un seguimiento de su gasto en la nube sino también para optimizarlo según las necesidades. Automatiza completamente el trabajo manual de gestionar recursos en tiempo real y mantener los costos bajos. «Cada persona en Cast AI está incansablemente enfocada en ayudar a los clientes a reducir su gasto en la nube mediante la automatización de tareas que se realizan mejor con sistemas de aprendizaje automático», dijo Yuri Frayman, cofundador y director ejecutivo de Cast AI en un comunicado. «Es por eso que el crecimiento de nuestros clientes continúa acelerándose y hemos dado la bienvenida a clientes destacados». Automatizar los clústeres de Kubernetes para reducir el gasto en la nube Hoy en día, casi todas las empresas con algún tipo de datos digitales capturables están modernizando aplicaciones y trasladándolas a la nube. VB Event AI Unleashed Una velada exclusiva de conocimientos y networking a la que solo se puede invitar, diseñada para ejecutivos empresariales senior que supervisan pilas de datos y estrategias. Más información El cambio es natural, dadas las ventajas obvias de los hiperescaladores, pero a muchos equipos les resulta difícil controlar sus facturas de la nube. A medida que su aplicación crece, el gasto de mantener todo funcionando pasa de miles de dólares a millones. Y la razón es: aprovisionamiento excesivo o insuficiente de recursos. El esfuerzo manual para gestionar los recursos simplemente no funciona lo suficientemente bien como para ahorrar dinero. Cuando Yuri Frayman, Leon Kuperman y Laurent Gil, los fundadores de Zenedge, la plataforma de ciberseguridad adquirida por Oracle, observaron el mismo problema con su producto, decidieron que la IA se hiciera cargo y eliminara la necesidad de optimización manual. Esto llevó al lanzamiento de su segunda empresa: Cast AI. «Rápidamente nos dimos cuenta de que no estábamos solos», dijo Gil, director de producto de Cast, en una entrevista con VentureBeat. “Todas las demás empresas de todo el mundo que desarrollaban aplicaciones nativas de la nube estaban exactamente en el mismo barco. Nuestra meta [with Cast AI] era construir el producto que deseábamos tener en Zenedge. Pero tenía que ser algo más que una simple herramienta de observación de costos. Necesitábamos crear una plataforma de IA avanzada capaz de ampliar y reducir los recursos de la nube, en tiempo real, y al mismo tiempo optimizar los costos”. Con la confianza de varias grandes empresas para reducir costos. Los fundadores lanzaron la empresa en 2019 y actualmente prestan servicios a varios clientes empresariales, entre ellos Akamai, Yotpo, Sharechat, Rollbar, Switchboard y EVgo. En esencia, la oferta puede describirse como una plataforma todo en uno que utiliza heurísticas y algoritmos de aprendizaje automático avanzados para optimizar automáticamente los clústeres de Kubernetes y, al mismo tiempo, proporciona visibilidad e información completas sobre cómo se aprovisionan los recursos. A menudo abreviado como K8, Kubernetes automatiza la implementación y gestión de aplicaciones en contenedores utilizando infraestructura local o plataformas de nube pública. Cuando se utilizan varias versiones de este sistema, es un clúster de Kubernetes el que está en juego. Ahora, en un momento en el que la mayoría de las organizaciones se centran en herramientas de monitoreo automatizadas para sus clústeres K8, Cast AI va un paso adelante al conectarse a través de socios en la nube (Google Cloud, AWZ o Azure) y ejecutar modelos para analizar y optimizar automáticamente estos clústeres. Este nivel de ajuste permite a las empresas ahorrar un 50 % o más en su gasto en la nube, lo que aumenta el rendimiento, la confiabilidad, DevOps y la productividad de ingeniería. Por ejemplo, un cliente, Iterable, pudo reducir su factura anual de la nube en más de un 60 %, lo que se traduce en ahorros por valor de entre 3 y 4 millones de dólares cada año, dijo Gil. Más funciones en proceso Con la última ronda de financiación, que eleva el capital total de Cast AI recaudado a 73 millones de dólares, la compañía planea expandir su producto y automatizar más aspectos de la optimización de Kubernetes. De hecho, acaba de lanzar dos nuevas funciones en la plataforma: Workload Rightsizing y PrecisionPack. El primero automatiza el escalamiento de las solicitudes de carga de trabajo casi en tiempo real, lo que garantiza un rendimiento óptimo y, al mismo tiempo, es rentable. Mientras tanto, este último es el enfoque de programación de Kubernetes de próxima generación que erradica la aleatoriedad en la ubicación de los pods. Emplea un sofisticado algoritmo de empaquetado de contenedores para garantizar el posicionamiento estratégico de los pods en el conjunto de nodos designado, maximizando la utilización de recursos y al mismo tiempo reforzando la eficiencia y la previsibilidad en todos los clústeres de Kubernetes. Si bien Cast AI es un fuerte contendiente en la categoría llamada FinOps (herramientas que intentan reducir el gasto en la nube), no es la única que trabaja para abordar este problema. Jugadores como CloudZero, Zesty y Exostellar también se están moviendo agresivamente en el mismo espacio, gracias al fuerte respaldo de capital de riesgo. La misión de VentureBeat es ser una plaza digital para que los tomadores de decisiones técnicas adquieran conocimientos sobre tecnología empresarial transformadora y realicen transacciones. 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