Servicios de infraestructura AI de RunPod completamente gestionados. Nos encargamos de la monitorización, el escalado, las actualizaciones y la respuesta a incidentes para que su equipo pueda centrarse en la creación de AI.
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Operar infraestructura de GPU en producción requiere atención 24/7: monitorizar el estado de las GPU, gestionar eventos de escalado, manejar incidentes, actualizar drivers CUDA y optimizar los costos continuamente. Nuestro servicio gestionado de RunPod libera a su equipo de AI de esta carga operativa, proporcionando fiabilidad de nivel empresarial sin la sobrecarga de un equipo de infraestructura dedicado.
Nuestro servicio gestionado cubre todo el ecosistema RunPod: GPU Pods, endpoints Serverless, volúmenes de red e integraciones API. Desplegamos Prometheus y Grafana para la observabilidad, PagerDuty para la gestión de incidentes y scripts de automatización personalizados a través de la API de RunPod para una infraestructura autorreparable y remediación automatizada.
Este servicio está dirigido a empresas de AI que ejecutan cargas de trabajo de producción en RunPod y necesitan una gestión de infraestructura fiable y siempre activa. Si su equipo dedica más tiempo a las operaciones de GPU que a construir productos de AI, o si necesita SLAs de nivel empresarial sin contratar un equipo de infraestructura, nuestro servicio gestionado es la solución.
Audit your existing RunPod infrastructure, workloads, SLA requirements, and operational pain points.
Design the monitoring, alerting, and automation framework for your managed RunPod environment.
Deploy observability stack, configure alerts, set up incident workflows, and establish runbooks.
Tune scaling policies, implement cost controls, and optimize GPU utilization across your fleet.
Begin 24/7 managed operations with monthly reviews, cost reports, and continuous improvement.
Permítanos gestionar su infraestructura de GPU de RunPod 24/7 para que su equipo pueda centrarse por completo en la creación de grandes productos de AI.
MicrocosmWorks se encarga de la gestión continua de pods de RunPod, la monitorización de la utilización de GPU, el escalado automático de endpoints sin servidor, el seguimiento y la optimización de costes, las actualizaciones de plantillas de Docker, la aplicación de parches de seguridad y la respuesta a incidentes 24/7 para sus cargas de trabajo de IA.
Implementamos pilas de monitoreo personalizadas que rastrean el uso de memoria de GPU, la utilización de cómputo, la profundidad de la cola de trabajos y la atribución de costos por carga de trabajo, con alertas automatizadas cuando la utilización cae por debajo de los umbrales o el gasto excede los presupuestos.
Sí, MicrocosmWorks gestiona despliegues híbridos de RunPod donde las cargas de trabajo de desarrollo y entrenamiento por lotes se ejecutan en la rentable Community Cloud, mientras que la inferencia de producción y el procesamiento de datos sensibles se ejecutan en Secure Cloud con GPUs dedicadas e infraestructura compatible con SOC2.
Los servicios de infraestructura de RunPod gestionados comienzan en $15-$35/hora para la gestión continua, estructurados típicamente como honorarios mensuales basados en el número de pods activos, serverless endpoints y requisitos de SLA.
Configuramos RunPod Serverless con recuentos de workers min/max optimizados, implementamos estrategias de model weight caching, usamos configuraciones keep-alive para minimizar los cold starts, y establecemos políticas de autoscaling basadas en colas que equilibran la latencia de respuesta con los costos de GPU.