原文链接：https://aws.amazon.com/cn/solutions/case-studies/omi-eks-case-study/
编译：CloudPilot AI
总部位于巴黎的视觉生成初创公司 Omi 提供基于人工智能的 3D 图像渲染解决方案，帮助品牌生成高质量的产品视觉内容。Omi 始终将性能效率和成本优化放在首位。早在生成式 AI 兴起之前，该公司便利用 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 开发了其 3D 渲染解决方案。
为了进一步优化性能、速度和成本，Omi 借助 Karpenter 来自动匹配适合的计算资源，以处理基于 Kubernetes 的 GPU 工作负载。通过这项改进，Omi 不仅将基础设施成本降低了 70%，还将照片渲染时间从 5 分钟缩短至 1.5 分钟，提升了可扩展性，同时优化了员工的工作效率。
利用 Amazon EKS 优化 Omi 的 AI 图像建模
Omi 成立于 2020 年，旨在满足一项核心业务需求：以更少的时间和更低的成本制作高质量的视觉内容。 Omi 利用 AI 提供 3D 图像和视频建模服务，打破了传统的生产限制，大幅降低了制作成本，并通过 3D 技术与生成式 AI 实现了高效便捷的定制内容生产，覆盖了所有营销渠道。
目前，Omi 的业务遍布全球 17 个国家，服务超过 600 位客户和 1,000 个品牌，每日活跃用户超过 5,000 人，用户主要为电子商务、社交媒体和广告渠道制作内容。通过 Omi 的解决方案，客户在营销视觉内容的制作上显著减少了时间和成本。
从一开始，Omi 就致力于打造一款快速高效的解决方案，用于生成社交媒体照片、3D 动态图像以及视频，并适配电商网站和其他渠道的使用需求。
最初，Omi 在本地完成内容创建，并通过远程服务器实现照片级逼真的渲染。然而，随着对快速、低成本服务需求的增长，公司不得不将生成式 AI 功能集成到其解决方案中。这一集成对计算和 GPU 资源提出了巨大的要求，同时需要 Omi 采用新的方法来管理可扩展性，并在控制成本的同时保持高可用性。
Omi 的联合创始人 Paul Borensztein 表示：“对我们来说，构建能够提供卓越性能的基础设施非常重要，但我们也必须确保成本不会过高。”
最初，Omi 的基础设施团队有 60%–70% 的时间被用于优化 GPU 的扩展速度和成本管理。公司面临诸多 IT 运维挑战，例如由于 Docker 镜像过大导致的容器启动时间缓慢，以及涉及多种自动扩展组和实例类型的扩展复杂性。
传统的集群自动扩展器（Cluster AutoScaler）在管理生成式 AI 工作负载的可用区和实例类型时表现乏力，导致无法及时满足计算需求，进而让客户等待时间变长。
为了解决这些问题，Omi 采用了 Karpenter，这是一款开源的 Kubernetes 节点自动扩缩容工具，通过弹性伸缩 Kubernetes 集群，平衡应用程序的可用性、性能和成本。Omi 的高级后端开发工程师兼 SRE 工程师 Elliot Maincourt 表示：“使用 Karpenter 后，我们显著缩短了实例启动时间，这帮助我们的应用程序将照片的平均渲染时间从 5 分钟减少到 1.5 分钟，这无疑是一个巨大的提升。”
引入 Karpenter，降低 70% 成本并缩短渲染时间
在过去管理 Kubernetes 集群时，Omi 团队曾遇到不少挑战。为此，他们决定采用 Amazon EKS，这是一项托管服务，可用于启动、运行和扩展 Kubernetes 集群。为了进一步优化基础设施并解决运维难题，Omi 引入了 Karpenter，这款工具能够快速、自动适应应用负载和资源需求的变化，并智能选择跨可用区的低成本实例。
CloudPilot AI （www.cloudpilot.ai）在 Karpenter 的基础上对节点选择功能进行智能化升级。在选取实例的过程中，除了价格因素外，还将网络带宽、磁盘 I/O、芯片类型等因素纳入考虑范围内，通过智能算法选出兼顾成本和性能的实例类型，以减少资源浪费，增强应用稳定性。
另一个降低成本的手段是充分利用 Spot 实例，因为这一实例类型的价格为 On-demand 实例的 1-2折。此外，CloudPilot AI 采用自研的 AI 算法，能提前精准预测 Spot 实例中断时刻。将默认2分钟的中断通知延长至2小时，同时在检测到 Spot 实例即将中断之后，帮助用户安全、高效、自动地完成 Spot Fallback，为运维团队减负，保障应用平稳运行。
Borensztein 表示：“Amazon EKS 和 Karpenter 在处理我们工作负载的扩展方面表现非常出色，有时 GPU 实例能在几分钟内从 1 个扩展到 250 多个，同时仍然有效控制了成本。”
Omi 的解决方案可以快速扩展至 1,000 个 GPU 实例，并且包括 CPU 实例在内，能够在 Amazon EKS 上同时运行超过 1,500 台机器。（参见下方图 1 和图 2）
图1 总体集群负载
图2 Ratio/On-Demand Ratio
通过结合使用 Karpenter 的节点生命周期管理和成本优化实例，Omi 成功将整体成本降低了 70%。 Omi 利用 Karpenter 管理其 Amazon EKS 节点组，** 在 24 小时内扩展至 3,500 多个 Pod。** 这种快速扩展能力帮助 Omi 满足了客户的需求。Borensztein 表示：“在 AWS 上使用 Karpenter，我们在不到两个月的时间内就取得了巨大改进，包括在部署和调优方面。”
此外，为了更高效地服务客户，Omi 采用了 Bottlerocket，这是一款由 AWS 专门为运行容器设计的基于 Linux 的开源操作系统。Omi 利用 Bottlerocket 的不可变操作系统（Immutable OS）从外部数据存储中预取容器镜像，然后再在只读操作系统上启动 Kubernetes Pod。
通过借助 AWS 提升解决方案性能，Omi 希望进一步加速客户体验。Omi 的集群在峰值状态下可以支持超过 1,000 个节点的运行。 这些改进不仅帮助 Omi 构建了一个强大的解决方案，还减少了团队的维护时间。Maincourt 表示：“现在我们可以专注于业务扩展，而不是花时间管理基础设施。我对我们在 Amazon EKS 上的集群非常信任，它们从未出过问题，尽管我们对它们的要求非常高。”
Omi 的客户也从这些改进中受益匪浅。随着基于单个产品的灵活定价模式的引入，客户现在可以为单个产品执行大规模渲染任务，数量可达数千甚至数万次。 Borensztein 表示：“通过这些年来我们在优化方面的努力，包括在这个重大项目中使用 AWS，我们为客户提供了极大的灵活性，他们几乎可以无限制地扩展渲染需求。”
加速拓展新市场
在不到两个月的时间内，Omi 通过使用 Karpenter 和 Amazon EKS 实现了显著的改进，这些解决方案让公司能够将精力集中在业务扩展上，而非基础设施管理。如今，Omi 在提升渲染能力和重新评估基础设施需求上花费的时间显著减少。
Omi 的业务增长在英国和整个欧洲加速推进。公司继续利用 AWS 优化其解决方案，并计划将服务扩展到包括美国在内的新市场。在内容创作蓬勃发展的市场中，Omi 的解决方案汇聚了生成式 AI 和 3D 两大趋势的优势，具有强大的市场竞争力。
Maincourt 表示：“使用 Karpenter 和 Amazon EKS 的最大好处在于，我们显著减少了客户的渲染时间。同时，我们还将成本降低了 70%，这也是一个重要的商业目标。”
标签：600,AI,Omi,AIGC,Amazon,实例,Karpenter,70%,EKS From： https://www.cnblogs.com/cloudpilot-ai/p/18623671/omi-karpenter