GPUs en Kubernetes · Lección 23
¿Qué estrategia permite identificar sistemáticamente GPUs infrautilizadas en un cluster grande, más allá de revisar manualmente cada Pod uno por uno?
Configurar alertas basadas en un umbral de utilización de GPU sostenido bajo durante un período prolongado, usando las métricas ya recolectadas por herramientas como DCGM Exporter
Es técnicamente imposible detectar GPUs infrautilizadas sin acceder físicamente a cada servidor del cluster
Solo se puede detectar revisando manualmente el código fuente de cada aplicación que usa GPU
Elimina por completo la necesidad de tener cualquier tipo de monitoreo de GPU configurado previamente
GPUs en Kubernetes · Lección 23
Completa el código
Un umbral común es alertar si la utilización se mantiene por debajo de cierto porcentaje durante un período
Revisa: se alerta si la utilización se mantiene baja durante un período sostenido de tiempo.
GPUs en Kubernetes · Lección 23
¿Por qué detectar proactivamente GPUs infrautilizadas (en vez de descubrirlo casualmente al revisar la factura mensual del proveedor cloud) permite tomar acciones correctivas más oportunas?
Pista: si el patrón de infrautilización solo se descubre al revisar la factura del proveedor cloud al final del mes, ya se habría desperdiciado un mes completo de capacidad costosa sin aprovechar; detectarlo proactivamente mediante alertas en tiempo real permite corregir esa situación mucho antes, evitando que el desperdicio se acumule innecesariamente durante más tiempo.
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Detección de GPUs infrautilizadas
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