En Q2BSTUDIO ayudamos a empresas a escalar sus cargas de trabajo de inteligencia artificial y machine learning usando arquitecturas comprobadas como AI on EKS y automatizando su despliegue con plantillas de Rafay para convertir soluciones complejas en capacidades de autoservicio.
AI on EKS es la propuesta de AWS para ejecutar cargas de IA/ML de forma escalable sobre Amazon EKS. Provee componentes preconfigurados y buenas prácticas para problemas habituales como aprovisionamiento de infraestructura, gestión de jobs de entrenamiento e inferencia, asignación eficiente de recursos y monitorización y logging. La versión original incluye código Terraform para definir la infraestructura como código, lo que garantiza consistencia y repetibilidad.
Partiendo de esa base, transformamos la pila Terraform de AI on EKS en Resource y Environment Templates de Rafay. Esta adaptación aporta mayor automatización, gobernanza y facilidad de uso para equipos múltiples, permitiendo que desarrolladores y científicos de datos consuman infraestructuras complejas sin necesidad de manejar Terraform directamente.
Visión técnica resumida del stack implementado mediante plantillas Rafay:
Networking La capa de red crea un VPC dedicado con subredes públicas y privadas distribuidas entre zonas de disponibilidad, tablas de ruteo y grupos de seguridad que permiten la comunicación interna del clúster y controlan el tráfico hacia externos.
EKS Cluster Se aprovisiona el clúster EKS con la versión de Kubernetes definida, configuración del plano de control y grupos de nodos gestionados. Habitualmente se usan al menos dos node groups: un core node group para addons críticos con taints que garantizan aislamiento y un general purpose node group para workloads generales y agentes de terceros. También se crean roles IAM para integración con CloudWatch y controladores CSI como EBS.
Addons Sobre el clúster se instalan addons esenciales y específicos para datos y AI: AWS Load Balancer Controller, EFS CSI Driver, Ingress NGINX, Kube-Prometheus-Stack para métricas y alertas, Karpenter para provisión dinámica de nodos, KubeRay para orquestar Ray, Kubecost para control de costes y recursos Karpenter dirigidos a familias de instancias CPU y GPU con taints para cargas que requieren aceleradores.
Almacenamiento y clases Se configura gp3 como storage class por defecto y se integran volúmenes gestionados según las necesidades de entrenamiento e inferencia.
Gestionar todo esto mediante Rafay simplifica y estandariza el despliegue: las Resource Templates definen los recursos Kubernetes reutilizables y las Environment Templates describen entornos completos que se pueden desplegar por equipos con parámetros configurables. El resultado es una plataforma que facilita el escalado multiclúster y multirregión, aplica políticas de gobernanza y ofrece autoservicio para desarrolladores.
Beneficios clave adquiridos al transformar AI on EKS en plantillas Rafay:
Simplificación del despliegue Los equipos seleccionan una plantilla de entorno y Rafay automatiza el aprovisionamiento infra y la instalación de componentes AI/ML.
Escalabilidad mejorada Gestión centralizada para escalar cargas de IA/ML entre clusters y regiones.
Gobernanza y cumplimiento Plantillas que aplican políticas de seguridad y conformidad de forma reproducible.
Aceleración del onboarding Nuevos equipos se incorporan rápidamente usando configuraciones estandarizadas, reduciendo la carga operativa.
En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud y soluciones de inteligencia de negocio. Ofrecemos software a medida y aplicaciones a medida para empresas que necesitan implementar IA para empresas, agentes IA, pipelines de datos y cuadros de mando con Power BI. Si quieres conocer nuestras capacidades en inteligencia artificial visita nuestros servicios de inteligencia artificial y para soluciones gestionadas en la nube revisa servicios cloud aws y azure.
Con nuestra experiencia en desarrollo a medida, seguridad y automatización podemos transformar arquitecturas como AI on EKS en soluciones operativas, seguras y replicables que impulsan iniciativas de IA empresarial, reducen costes operativos y aceleran la entrega de valor mediante prácticas DevOps y plantillas reutilizables.
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