Hace un par de años, compañías como Slack, Anthropic y Grafana compartieron que lograron reducir los costos de sus cargas de trabajo sobre EKS y Kubernetes entre un 30% y 40% anual
¿La magia? Karpe…
Hace un par de años, compañías como Slack, Anthropic y Grafana compartieron que lograron reducir los costos de sus cargas de trabajo sobre EKS y Kubernetes entre un 30% y 40% anual
¿La magia? Karpenter
Un controlador avanzado de escalado para Kubernetes, de código abierto, que aprovisiona nodos de distinto tipo, dinámicamente, según las necesidades de la carga del clúster. Su algoritmo decide de forma inteligente cuando y cómo escalar, invocando directamente a la API de Kubernetes, y mejorando la eficiencia operativa, y también ahorrando costos.
Pero, ¿Lo podemos ver en acción?
En este worshop, te propongo explorar un caso práctico sobre un clúster EKS de AWS con Karpenter y revisar las métricas de ejecución en tiempo real, la utilización de instancias On-Demand, y Spot, el proceso de Instalación y experiencias basadas en la actualidad de esta tecnología
Te esperamos!
Sobre Pablo Ezequiel Inchausti: Senior Cloud Engineer ad Caylent. My IT career was associated with the financial industry. I participated in several projects that involved Mobile Banking, Home Banking and incorporation of DevOps practices. I also work as a Professor in Computer Engineering at University and I actively participate in the AWS community with the AWS Community Builder program. I am passionate about technology and I really enjoy when I the opportunity to share something new that I am learning.
