“`html

Günümüzün hızla gelişen yapay zeka (YZ) çağı, bulut maliyetlerini eşi görülmemiş seviyelere taşımaktadır. Ancak bu durum, sadece işletmelerin daha fazla işlem gücü kullanmasından kaynaklanmamaktadır. Aslında, bu yıl içinde bile işletmelerin gereksiz bulut harcamaları nedeniyle 44.5 milyar dolar israf etmesi bekleniyor. Bu sorun, özellikle Akamai Technologies gibi büyük ve karmaşık bulut altyapısına, çok sayıda bulutta faaliyet gösteren ve sıkı güvenlik gereksinimleri olan şirketler için daha da belirgin hale gelmektedir. Bu makalede, Akamai’nin bulut maliyetlerini önemli ölçüde düşürmek için Kubernetes otomasyon platformu Cast AI’dan nasıl faydalandığı incelenecektir. Cast AI’ın YZ destekli ajanları, bulut ortamlarında maliyet, güvenlik ve hızı optimize etmeye yardımcı olarak, şirketlere operasyonel verimlilik ve maliyet avantajları sağlamaktadır. Makalede, Akamai’nin bu platform sayesinde elde ettiği somut sonuçlar, platformun temel özellikleri ve bulut maliyeti optimizasyonunun önemi ele alınacaktır.

Akamai’nin Bulut Maliyetlerini Düşürme Stratejisi: Cast AI ile Tanışın

Günümüzde, bulut bilişim (cloud computing) hizmetlerine olan talep artarken, maliyetler de kritik bir konu haline gelmektedir. Özellikle büyük ölçekli ve karmaşık altyapılara sahip şirketler için bulut harcamalarını yönetmek zorlaşmaktadır. Akamai Technologies (CDN ve siber güvenlik hizmetleri sağlayan bir şirket) de bu zorluklarla karşılaşan şirketlerden biriydi. Çok sayıda bulutta çalışan ve sıkı güvenlik standartlarına uymak zorunda olan Akamai, bulut maliyetlerini düşürmek ve performansını optimize etmek için Kubernetes otomasyon platformu Cast AI’ı kullanmaya karar verdi.

Kubernetes ve Cast AI: Operasyonel Mükemmellik İçin Birleşen Güçler

Kubernetes (K8s), uygulamaların dağıtımı, ölçeklendirilmesi ve yönetimi için kullanılan, açık kaynaklı bir konteyner orkestrasyon platformudur. Özellikle bulut tabanlı ve mikro hizmet mimarilerinde, uygulamaların daha verimli çalışmasını sağlar. Cast AI, Kubernetes ekosistemine entegre olarak, müşterilerin kümelerini ve iş yüklerini ölçeklendirmelerine, en uygun altyapıyı seçmelerine ve işlem ömür döngülerini yönetmelerine yardımcı olur. Platformun temelini, Uygulama Performans Otomasyonu (APA) oluşturur. APA, uygulamaların performansını, güvenliğini, verimliliğini ve maliyetini sürekli olarak iyileştirmek için çalışan özel YZ (AI) ajanlarından oluşur.

• Gözlemlenebilirlik Bir Başlangıçtır: Cast AI, gözlemlenebilirliği sadece bir başlangıç noktası olarak görür. Platform, gözlem verilerini analiz ederek, iyileştirme önerileri sunar ve otomatik olarak aksiyon alır.
• Entegrasyon Kolaylığı: Cast AI, mevcut araçlara ve iş akışlarına entegre edilebilir. Bu sayede, müşterilerin mevcut sistemlerini tamamen değiştirmelerine gerek kalmaz.
• Güvenlik Odaklı Yaklaşım: Tüm analizler ve işlemler, müşterilerin kendi Kubernetes kümelerinde gerçekleşir. Bu durum, daha fazla güvenlik ve kontrol sağlar.
• İnsan-Merkezli Otomasyon: Otomasyon, insan kararlarını tamamlar ve insan-in-the-middle (arada insan) iş akışlarını destekler.

Akamai’nin Özgün Zorlukları ve Çözüm Arayışı

Akamai, dünyanın en zorlu müşterilerine ve endüstrilerine içerik dağıtım ağı (CDN) ve siber güvenlik hizmetleri sunmaktadır. Bu durum, sıkı hizmet düzeyi sözleşmelerine (SLA) ve performans gereksinimlerine uymayı zorunlu kılar. Şirket, müşterilerinin güvenliğiyle doğrudan bağlantılı olan hizmetler sunmaktadır. Bu nedenle, Akamai’nin yüksek performans ve güvenliği maliyet etkinliği ile dengelemesi gerekmekteydi. Müşterilere yönelik gerçek zamanlı saldırılar, altyapının belirli bileşenlerinde 100 kat veya 1.000 kat artışa neden olabilmekteydi. Ancak, bu kapasiteyi önceden 1.000 kat artırmak, mali açıdan sürdürülebilir değildi. Ekip, kod tarafında optimizasyonlar düşünse de, iş modelinin karmaşıklığı nedeniyle temel altyapıya odaklanmak zorunda kaldı. Bu noktada, Kubernetes otomasyon platformu Cast AI devreye girdi.

Sonuç: Maliyet Optimizasyonu ve Operasyonel Verimlilik

Akamai, Cast AI’ı kullanarak bulut maliyetlerinde %40 ile %70 arasında bir azalma elde etti. Bu platform, Akamai’nin tüm çekirdek altyapısının maliyetlerini gerçek zamanlı olarak optimize etmesini ve sürekli değişen talebe göre uygulamaları yukarı veya aşağı ölçeklendirmesini sağladı. Bu optimizasyonlar, uygulama performansından ödün vermeden gerçekleştirildi. Cast AI’ın sağladığı temel özellikler arasında otomatik ölçeklendirme, derinlemesine Kubernetes otomasyonu (bin packing dahil), en uygun maliyetli işlem örneklerinin otomatik seçimi, iş yükü boyutlandırması, Spot instance otomasyonu ve maliyet analizi yetenekleri bulunmaktadır. Özellikle, Spot instance’ların (kullanılmayan bulut kapasitesine indirimli fiyatlarla erişim) kullanımı, maliyetleri düşürmede önemli bir rol oynadı. Cast AI sayesinde, Spark gibi karmaşık iş yükleri için Spot instance’lar mühendislik ekibinden veya operasyonlardan “sıfır yatırım” ile kullanılabilmekteydi. Akamai, manuel müdahale olmadan otomatik optimizasyonun “paha biçilemez” olduğunu belirtiyor. Bu sayede, ekip, altyapıyı yönetmek yerine, müşterilere daha hızlı özellikler sunmaya odaklanabilmektedir.

Sonuç olarak, Akamai’nin Cast AI ile gerçekleştirdiği optimizasyon, bulut maliyetlerini düşürmekle kalmamış, aynı zamanda operasyonel verimliliği artırarak şirketin rekabet avantajını güçlendirmiştir. Bu başarı öyküsü, bulut maliyetlerini yönetmek isteyen ve performanstan ödün vermek istemeyen diğer şirketler için de önemli bir örnek teşkil etmektedir. Yapay zeka destekli otomasyon, bulut bilişimde maliyet optimizasyonu ve verimlilik arayışlarında önemli bir rol oynamaya devam edecektir.

“`