Patrón de escalado On-Off para cargas de trabajo de IA y procesamiento de video
Una plataforma de procesamiento de video impulsada por AI necesitaba manejar cargas de trabajo altamente variables — desde cero trabajos durante horas de baja actividad hasta cientos de tareas concurrentes de procesamiento de video e inferencia de AI durante los picos — sin pagar por recursos de GPU y computación inactivos.
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El Desafío
Las cargas de trabajo de IA y procesamiento de video son inherentemente intermitentes y costosas:
- Las instancias de GPU son costosas ya sea que estén procesando trabajos o inactivas
- La codificación de video, la transcripción y la inferencia de AI demandan diferentes perfiles de recursos
- La relación pico-valle era de 50:1 — más de 200 trabajos durante el pico, casi cero durante la noche
- El autoescalado tradicional era demasiado lento (arranque en frío de 5 a 10 minutos) para solicitudes de usuario sensibles al tiempo
- La infraestructura fija provisionada para el pico significaba un desperdicio del 80%+ durante las horas de menor actividad
Nuestra Solución
Implementamos un patrón de escalado On-Off — una arquitectura híbrida donde los recursos de computación se provisionan justo a tiempo para las cargas de trabajo activas y se desasignan por completo cuando están inactivos, con warm pools para tareas sensibles a la latencia y cold pools para trabajos por lotes.
Arquitectura
- Cola de trabajos: Cola de trabajos respaldada por base de datos con clasificación de prioridad
- Orquestador: Servicio que gestiona el ciclo de vida de los recursos y el enrutamiento de trabajos
- Workers de GPU (AI): Pods de GPU en la nube para inferencia (detección de objetos, transcripción, detección de hablantes)
- Workers de CPU (Video): VMs en la nube para codificación y renderización de video
- Warm Pool: Instancias preinicializadas para trabajos sensibles a la latencia (arranque < 30s)
- Cold Pool: Instancias bajo demanda para procesamiento por lotes/masivo (arranque de 2-5 min aceptable)
Implementación del patrón On-Off
Estados del ciclo de vida de los recursos
Los recursos pasan por un ciclo de vida definido: desde completamente desasignados (costo cero), pasando por el aprovisionamiento y calentamiento (carga de modelos, comprobaciones de estado), hasta los estados listo y en procesamiento, y luego a través de una ventana de enfriamiento antes de volver al estado desasignado.
Estrategia de Warm Pool
Para el procesamiento sensible a la latencia (iniciado por el usuario, espera resultados en minutos):
- Mantener un warm pool mínimo de instancias durante las horas hábiles
- Precargar modelos de AI al inicio del contenedor
- Enrutar los trabajos entrantes a las instancias warm primero
- Escalar horizontalmente instancias warm adicionales cuando la profundidad de la cola exceda un umbral
- Un temporizador de enfriamiento configurable mantiene las instancias activas entre trabajos esporádicos
Estrategia de Cold Pool
Para el procesamiento por lotes (trabajos masivos nocturnos, recodificaciones no urgentes):
- Cero instancias en ejecución por defecto
- La cola de trabajos activa el aprovisionamiento cuando se envían trabajos por lotes
- Instancias optimizadas para volumen (throughput) sobre latencia
- Terminar inmediatamente después de que el lote se complete
- Usar instancias spot/preemptibles para un ahorro significativo de costos
Clasificación y enrutamiento de trabajos
Los trabajos se clasifican automáticamente por prioridad y tipo, y luego se enrutan al pool apropiado:
- Las tareas de AI iniciadas por el usuario de alta prioridad se enrutan a warm GPU pools
- Las tareas en tiempo real críticas se enrutan a instancias dedicadas siempre activas
- Las tareas de codificación de prioridad media se enrutan a warm o cold CPU pools
- Las tareas por lotes de baja prioridad se enrutan a cold spot/preemptible instances
Lógica del orquestador
Disparadores de escalado ascendente
- La profundidad de la cola excede el umbral configurable
- El tiempo de espera promedio excede el SLA para el nivel de prioridad
- Aumento programado antes de las horas pico conocidas
- Activación manual a través de la API de administración para picos de tráfico anticipados
Disparadores de escalado descendente
- No se procesaron trabajos durante la duración de la ventana de enfriamiento
- Reducción programada después de las horas pico
- Todos los trabajos en cola completados sin nuevas entradas
- Umbral de costo alcanzado para el período de facturación
Salud y recuperación
- Sondas de salud regulares en todas las instancias activas
- Las instancias no saludables se reemplazan automáticamente
- Los trabajos fallidos se vuelven a poner en cola con un recuento de reintentos y se enrutan a una instancia diferente
- Cola de mensajes fallidos para trabajos que exceden el máximo de reintentos
Impacto en el costo
El patrón On-Off entregó aproximadamente una reducción de costos del 70% en comparación con la infraestructura fija siempre activa, al eliminar la computación inactiva durante las horas de menor actividad, dimensionar correctamente los recursos por tipo de trabajo y aprovechar las instancias spot para cargas de trabajo por lotes.
Características clave
- Costo Cero por Inactividad — Recursos completamente desasignados cuando no están procesando trabajos
- Warm Pools — Instancias preinicializadas para cargas de trabajo sensibles a la latencia
- Cold Pools — Aprovisionamiento bajo demanda para trabajos por lotes al menor costo
- Clasificación de Trabajos — Enrutamiento automático basado en prioridad, tipo y requisitos de latencia
- Ventanas de Enfriamiento — Tiempo de inactividad configurable que evita el escalado descendente prematuro entre ráfagas
- Soporte Spot/Preemptible — Trabajos por lotes enrutados a instancias con descuento para ahorros significativos
- Salud y Recuperación — Reemplazo automático de instancias no saludables con reencolado de trabajos
- Escalado Programado — Anticipar patrones de tráfico conocidos con reglas de aprovisionamiento basadas en el tiempo
Resultados
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