現在のデジタル時代において、クラウドコストは引き続き高い水準にあり、企業は計算リソースの利用効率が一般的に悪くなっています。最新の統計によると、今年企業は不要なクラウドコストに関して最大で445億ドルを無駄にすると予想されています。Akamai Technologies社は大規模なサイバーセキュリティとコンテンツ配信サービスを提供する企業であり、複雑なマルチクラウドインフラストラクチャや厳しいセキュリティコンプライアンス要件に対処しなければならないため、コストを最適化する有効なソリューションを探していました。

ロボット データセンター AI (1)

出典: AI生成された画像、Midjourneyによるライセンス供与サービス

この課題に対し、AkamaiはKubernetes自動化プラットフォームであるCast AIを導入しました。そのAIエージェントにより、Akamaiはクラウド環境におけるコスト、セキュリティ、スピードをリアルタイムで最適化できるようになりました。導入後、Akamaiは40％から70％のクラウドコスト削減に成功しました。これは、ワークロードによって異なります。

AkamaiのシニアディレクターであるDekel Shavit氏は、インフラストラクチャの最適化とクラウドコスト削減の持続可能な方法が非常に重要であることを強調しました。特に、彼らがセキュリティイベントに対処する際には、遅延が許されないためです。彼らが必要としていたのは、複数のクラウド環境でコアインフラストラクチャをリアルタイムで最適化し、変化するニーズにも対応しつつ、アプリケーションのパフォーマンスに影響を与えないソリューションでした。

Cast AIの支援により、AkamaiのDevOpsチームは毎月の手動調整から解放され、数百のCastエージェントが毎秒自動的に最適化を行います。このプロセスにより、クラウドリソースの利用効率が大幅に向上し、急激なトラフィックピークに迅速に対応できるようになりました。

さらに、Cast AIの主要機能には、自動スケーリング、深いKubernetes自動化、コストパフォーマンスの高いコンピュートインスタンスの自動選択、およびワークロードの合理化などがあります。Akamaiはわずか2分で明確なコスト分析を得られ、これが以前は不可能でした。Spotインスタンスを使用することで、Akamaiはコストを削減し、運用効率も向上させ、顧客向けにより速いサービスを提供する時間を確保できました。

Shavit氏は、最大の収穫はチームがインフラストラクチャの管理から解放され、Cast AIのエージェントがそれを自動的に処理したことだと述べました。これにより、チームは新しい機能の開発や製品の迅速な提供に集中できるようになりました。

要点:

🌐 AkamaiはCast AIの導入により、40%から70%のクラウドコストを削減しました。

🤖 Cast AIの自動化技術により、AkamaiのDevOpsチームは毎秒リアルタイム最適化を実現しました。

💡 Akamaiのチームは、顧客向けのより迅速な機能やサービスの提供に集中できるようになりました。