客户案例 |AI公司依托Akamai边缘优势，平台处理能力提升25%-30%

攻击者利用 AI，生成恶意载荷、批量挖掘漏洞；而防御侧，企业亟需具备全球覆盖、低延迟、可承载爆发算力的平台，实现威胁感知、暴露面扫描与风险推演。网络安全创新企业spiderSilk，在这场攻防竞速中找到了支撑 AI 安全产品落地的基础设施底座。

spiderSilk 核心平台会汇聚全球遥测数据，依靠 AI 模型识别新兴威胁，常态化执行大规模域名扫描、跨地域威胁模拟与威胁建模推演。这类AI 安全业务负载算力突发特征显著，高度依赖临时弹性集群，同时需要依托全球多节点，同步开展低延迟威胁分析。

早期，spiderSilk 考虑使用大型公有云承载业务，但此类方案定价机制不透明，出站流量成本不可预估；边缘测试节点全球覆盖不足，无法支撑多地域攻防验证；工单运维响应滞后。同时，业务扩容需要大量前期规划与人工介入，严重制约AI 安全产品的快速迭代、场景试验与上线部署效率。

为适配业务持续迭代需求，spiderSilk 联合 Akamai，借助 Akamai 托管 Kubernetes、全球边缘网络与专属技术支持，构建遥测接入‑AI 推理‑异常检测的完整业务链路。

一开始，spiderSilk 选用 Linode 虚拟机，依托稳定可靠的计算资源，灵活支撑业务负载增长。随着 AI 安全评估复杂度提升，spiderSilk 采用基于 LKE 托管 Kubernetes 引擎构建的临时集群，实现高吞吐遥测数据接入、推理流水线执行与异常检测。

在一次跨区域数字资产暴露面评估项目中，spiderSilk 调用 Akamai 边缘网络的大量临时集群，对数千个域名同步开展扫描。依托 Akamai 分布式架构，spiderSilk可从多节点采集情报，模拟贴近现实的威胁攻击场景，实现低延迟、高精度的数据采集。

借助 LKE 临时集群，spiderSilk将全球威胁评估任务的处理时长由数小时压缩至30分钟以内，基础设施成本降低30%-40%。

运营层面，Akamai 增强计算支持服务配备专属技术专家，该项目期间，Akamai 协助spiderSilk 实时调整集群配置，规避业务中断隐患，保障项目如期交付，每周还能工程师节约20%-30%工时。

此外，依托 Akamai 方案支撑，spiderSilk平台持续迭代，在承接复杂度更高的 AI 运算与扫描任务时，平台处理能力提升25%-30%，进一步降低延迟、扩大覆盖，客户规模实现近40%的增长。

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