En pleno auge de la inteligencia artificial generativa, los costes asociados a la nube se han disparado. Y no se trata solo de un aumento en el consumo de recursos, sino de un uso ineficiente que genera un despilfarro masivo. Se estima que, solo este año, las empresas desperdiciarán 44.500 millones de dólares en servicios en la nube innecesarios.
Una de las compañías que más se enfrenta a este reto es Akamai Technologies, conocida por su infraestructura distribuida, su red de entrega de contenido (CDN) y su enfoque en ciberseguridad. Su ecosistema en la nube es complejo, distribuido entre múltiples proveedores, y con requisitos de seguridad muy estrictos.
La solución: automatización inteligente con Cast AI
Para poner orden en esta situación, Akamai optó por integrar la plataforma de automatización Cast AI, especializada en optimizar costes, seguridad y rendimiento en entornos gestionados por Kubernetes.
El resultado ha sido contundente: reducciones de entre el 40% y el 70% en los costes de la nube, según la carga de trabajo. Esto se logró sin sacrificar rendimiento, algo fundamental para una empresa que procesa eventos de seguridad en tiempo real.
Así funciona Cast AI: agentes que observan, aprenden y actúan
Kubernetes es la tecnología que permite gestionar aplicaciones en contenedores de forma eficiente, escalable y automatizada. Pero su gestión requiere ajustes constantes para evitar el desperdicio de recursos.
Aquí es donde entra en juego Cast AI, que integra su plataforma de automatización del rendimiento de aplicaciones (APA) dentro de Kubernetes. Esta plataforma funciona mediante una serie de agentes inteligentes que monitorizan, analizan y optimizan el entorno en tiempo real.
Estos agentes están respaldados por modelos de aprendizaje automático que utilizan técnicas de aprendizaje por refuerzo, combinadas con herramientas de observabilidad y heurísticas. Todo está automatizado mediante código (IaC), y lo mejor: los datos nunca salen del entorno del cliente, lo que garantiza la seguridad.
Un enfoque escalonado y sin fricciones
Uno de los puntos fuertes de Cast AI es su capacidad para integrarse con las herramientas ya existentes. No exige reemplazos dolorosos ni migraciones complejas. Además, se respeta el papel del equipo humano: la automatización no sustituye, sino que complementa la toma de decisiones, manteniendo siempre la opción de supervisión humana.
El desafío de Akamai: equilibrio entre escalabilidad y coste
Akamai necesitaba una forma de escalar su infraestructura de nube de forma elástica y controlada. Sus clientes pertenecen a sectores altamente exigentes como las finanzas o los pagos electrónicos, por lo que los acuerdos de nivel de servicio (SLA) son extremadamente estrictos.
En situaciones de ataque real, algunos componentes pueden requerir escalar su capacidad hasta 1.000 veces. Mantener ese nivel de infraestructura activa de forma permanente sería económicamente inviable. Por eso, la automatización en tiempo real era crítica.
Intentar optimizar el código no era suficiente, ya que la complejidad venía de la propia arquitectura. Era necesario actuar directamente sobre la infraestructura con una plataforma que automatizara tareas y respondiera de forma inmediata a los cambios de demanda.
Del ajuste manual al ajuste por minuto: el cambio radical
Antes de Cast AI, el equipo DevOps de Akamai realizaba ajustes en sus cargas de Kubernetes unas pocas veces al mes. Esto era insuficiente para un entorno tan dinámico. Con la integración de Cast AI, cientos de agentes automáticos realizan esos ajustes cada segundo, lo que ha generado una mejora inmediata y sostenida en la eficiencia.
Las funciones clave que están aprovechando incluyen:
- Autoscaling inteligente, que ajusta recursos automáticamente.
- Bin packing, que optimiza el uso de nodos.
- Selección automática de instancias más rentables.
- Derecho dimensionamiento de cargas de trabajo.
- Uso de instancias Spot, que ofrecen descuentos al aprovechar capacidad no utilizada.
- Análisis de costes en tiempo real.
Uno de los avances más significativos fue la posibilidad de utilizar instancias Spot con cargas complejas como Apache Spark, sin necesidad de modificaciones manuales ni reingeniería, algo que anteriormente resultaba prohibitivo.
Impacto directo: menos gestión, más enfoque en el producto
Shavit, líder del equipo de ingeniería en la nube de Akamai, destaca que el mayor beneficio ha sido dejar de gestionar infraestructura manualmente. Antes, el equipo tenía que estar pendiente de «perillas y palancas» para mantener todo funcionando.
Ahora, los agentes de Cast AI han liberado a los ingenieros para centrarse en lo que realmente aporta valor: desplegar nuevas funcionalidades para los clientes. La automatización no solo redujo costes, sino que también trajo enormes ahorros de tiempo y reducción del estrés operativo.
Una estrategia de futuro: automatización inteligente sin perder el control
La experiencia de Akamai demuestra que no es necesario sacrificar el control ni la seguridad para ahorrar costes. La combinación de IA, Kubernetes y automatización avanzada ofrece una alternativa poderosa frente a la gestión tradicional.
Este enfoque puede ser especialmente valioso para empresas con arquitecturas complejas y cargas críticas, donde el desperdicio de recursos no es una opción y cada segundo cuenta.