随着云计算技术的广泛应用，企业对于云服务的需求正持续攀升。然而，随之而来的，不仅是高昂的云开支，还包括复杂多变的管理挑战。如何在保证业务快速创新的同时，有效控制成本、提升资源利用率，已成为众多IT领导者必须面对的问题。作为领先的云服务提供商，Akamai通过一系列创新技术和战略布局，为企业打造高效、经济且安全的云解决方案，推动云计算向更深层次的发展。
在多云和混合云环境下，资源闲置和安全风险是导致云成本浪费的主要因素。根据ACE Exchange首席信息安全官Fngi Hsu的分析，许多企业在混合多云的实施过程中，未能充分利用闲置资源，浪费现象严重，有望通过优化管理节省高达10%的云成本；与此同时，安全监控的不足则会带来高达70%的潜在风险，进一步加剧管理难度。传统的云管理体系难以灵活应对这种复杂情况，亟需借助智能化工具以实现精细化和自动化的治理。
针对上述痛点，Akamai引入了Kubernetes自动化平台Cast AI。该平台凭借AI代理技术，能够实时监控并调整云资源使用状况，从成本、安全性到系统性能多维度进行优化。具体来看，Cast AI能够为企业节省40%至70%的云开销，节省幅度取决于不同工作负载的运作特点。其核心模块Application Performance Automation (APA)实现了对应用性能的持续监控和智能分析，确保应用既高效又安全运行。通过这套自动化方案，Akamai不仅显著降低了运营支出，还释放了DevOps团队的时间，使其将更多精力投入到富有战略意义的创新项目当中。云工程高级总监Dekel Shavit强调，优化不仅体现在成本，更涵盖速度和安全性，助力企业获得全方位的云服务竞争优势。
同时，Akamai在人工智能领域的布局也极为抢眼。借助GPU集群，Akamai提供涵盖AI推理、检索增强生成（RAG）、微调与训练的全流程算力支持。结合Kubernetes的容器化部署以及智能对象存储，平台实现了弹性扩展和高效的AI应用调度。新推出的Akamai Cloud Inference服务依托全球分布式云基础设施，大幅提高AI应用的效率，相较传统超大规模基础架构，AI推理和智能体工作负载的运算成本最高可降低86%。此外，Akamai还联合VAST Data、Aiven/Milvus等技术，打造支持RAG的智能数据架构，兼顾微调模型的安全存储与全球范围低延迟推理，满足了云原生AI场景对性能和数据安全的双重需求。
Kubernetes作为云原生AI平台构建的核心，因其强大的可扩展性和灵活性，成为企业应对AI工作负载动态增长的理想选择。虽然Kubernetes的编排功能较为复杂，但其优势体现在支持动态资源调配和弹性扩容，确保AI算力供给能够紧随业务需求。此外，Akamai也积极推动云原生AI套件的开发，推动企业打造更完整的云原生AI生态，为应用创新提供坚实基础。
面向未来，Akamai提出了Connected Cloud战略，旨在通过遍布全球的高度分布式云平台，将计算和存储服务推向边缘节点。这种边缘计算模式不仅显著降低了网络延迟，提升用户体验，还能加强数据隐私与安全保护。通过整合AI技术、Kubernetes自动化平台以及全球分布式基础设施，Akamai希望帮助企业打破AI研发“小作坊”式的瓶颈，构建一个高效、可扩展且安全的云原生AI平台，助力业务加速创新与数字化转型。
总的来看，面对云服务日益增长的需求和管理挑战，Akamai通过引入智能化云管理工具Cast AI，优化资源利用和安全监控，成功降低了运营成本；同时，借助强大的GPU算力和云原生技术，推动AI应用的高效部署；再辅以全球分布式的Connected Cloud战略，有效提升了边缘计算能力和数据保护水平。这些举措不仅提升了云服务的整体效率和安全性，也为企业实现智能化转型和持续创新提供了坚实保障。未来，随着云计算与AI技术的深度融合，Akamai无疑将在推动数字经济发展中扮演更加重要的角色。
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