Installer CAST AI Anywhere

Ce guide vous permet d’installer CAST AI Anywhere sur votre cluster Kubernetes. Vous choisirez parmi trois méthodes selon votre contexte : onboarding console (rapide), Helm manuel (contrôle), ou API (automatisation CI/CD).

Ce que vous apprendrez :

• Vérifier les prérequis (metrics-server, connectivité)
• Choisir la bonne méthode d’installation
• Installer et valider les composants CAST AI
• Diagnostiquer les problèmes courants

Choisir votre méthode d’installation

Méthode	Usage	Avantage
Console (recommandé)	Premier déploiement, découverte	Script généré, tout-en-un
Helm manuel	Production, Infrastructure as Code	Contrôle des versions et values
API	CI/CD, multi-clusters	Automatisation complète

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Prérequis

Outils requis

Outil	Version minimum	Vérification
kubectl	1.18+	kubectl version --client
helm	3.14.0+ (si Helm manuel)	helm version --short
curl	-	curl --version

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Accès requis

• Cluster Kubernetes fonctionnel avec accès cluster-admin
• Connectivité réseau vers l’API CAST AI (port 443)
• Compte CAST AI gratuit sur console.cast.ai

Endpoints API CAST AI

Région	URL
Global (US)	https://api.cast.ai
Europe (EU)	https://api.eu.cast.ai

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Choisissez l’endpoint selon votre région ou vos exigences de résidence des données. Documentation AI Enabler

Vérifier metrics-server

CAST AI collecte les métriques CPU/mémoire via metrics-server. Vérifiez qu’il est installé :

kubectl get deployment metrics-server -n kube-system

Installation automatique

Si vous utilisez la méthode Console, le script d’onboarding peut installer metrics-server automatiquement s’il est absent. Pour la méthode Helm manuel, vous devez l’installer vous-même :

kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml

Documentation Workload Autoscaling

Vérifier l’accès au cluster

kubectl get nodes

Tous les nœuds doivent être en état Ready.

Variables d’environnement

Quelle que soit la méthode, vous aurez besoin de ces informations (générées depuis la console) :

Variable	Description	Où la trouver
CASTAI_API_KEY	Clé d’authentification API	Console → API Access Keys
CASTAI_CLUSTER_ID	Identifiant unique du cluster	Console → Cluster → Settings
CASTAI_API_URL	Endpoint API (US ou EU)	https://api.cast.ai ou https://api.eu.cast.ai

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Sécurité des credentials

• Ne jamais versionner les clés API dans Git
• Utilisez des secrets managers (Vault, AWS Secrets Manager, etc.)
• Préférez des clés avec permissions minimales

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Méthode 1 : Console (recommandé)

C’est la méthode la plus simple pour un premier déploiement. CAST AI génère un script personnalisé pour votre cluster.

1. Connectez-vous à console.cast.ai

2. Cliquez sur “Connect cluster” en haut à droite

3. Sélectionnez “Anywhere” comme provider

   Cette option fonctionne pour tous les clusters non-AWS/GCP/Azure (OKS, OVH, Scaleway, on-prem, bare-metal).

4. Nommez votre cluster (exemple : production-oks, demo-cluster)

5. Cliquez sur “Generate script”

   CAST AI génère un script d’onboarding personnalisé contenant :

   • Votre CASTAI_API_KEY
   • Votre CASTAI_CLUSTER_ID
   • Les charts Helm préconfigurés

6. Copiez et exécutez le script

Bonne pratique sécurité

Au lieu d’exécuter curl | bash directement, téléchargez d’abord le script pour l’inspecter :

# Télécharger
curl -fsSL "URL_DU_SCRIPT_GENERE" -o castai-install.sh

# Inspecter
less castai-install.sh

# Exécuter
bash castai-install.sh

Cela vous permet de vérifier ce que fait le script avant exécution.

Ce que le script installe

Selon la documentation Anywhere, le script installe ces composants dans le namespace castai-agent :

Composant	Rôle
castai-agent	Collecte les métriques, synchronise avec l’API
cluster-controller	Applique les recommandations, gère les CRDs
workload-autoscaler	Calcule les recommandations VPA
workload-autoscaler-exporter	Expose les métriques Prometheus
evictor	Consolidation des pods (optionnel)

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Composants optionnels

Selon les features activées, d’autres composants peuvent être installés :

• pod-mutator : si Pod Mutations est activé
• metrics-server : si absent du cluster

Documentation Helm charts

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Méthode 2 : Helm manuel

Pour un contrôle complet des versions et de la configuration, installez chaque composant via Helm.

Préparer les variables

# Récupérez ces valeurs depuis la console CAST AI
export CASTAI_API_KEY="votre-api-key"
export CASTAI_CLUSTER_ID="votre-cluster-id"
export CASTAI_API_URL="https://api.cast.ai"  # ou https://api.eu.cast.ai

Ajouter le repository Helm

helm repo add castai-helm https://castai.github.io/helm-charts
helm repo update castai-helm

Créer le namespace

kubectl create namespace castai-agent

Installer les composants

Installez les composants dans cet ordre (dépendances) :

1. Agent

L’agent collecte les métriques et synchronise avec l’API CAST AI :

helm upgrade --install castai-agent castai-helm/castai-agent \
  --namespace castai-agent \
  --set apiKey="$CASTAI_API_KEY" \
  --set apiURL="$CASTAI_API_URL" \
  --set provider=anywhere \
  --wait --timeout 5m

Vérification :

kubectl get pods -n castai-agent -l app.kubernetes.io/name=castai-agent

2. Controller

Le cluster-controller applique les recommandations et gère les CRDs :

helm upgrade --install castai-cluster-controller castai-helm/castai-cluster-controller \
  --namespace castai-agent \
  --set castai.apiKey="$CASTAI_API_KEY" \
  --set castai.apiURL="$CASTAI_API_URL" \
  --set castai.clusterID="$CASTAI_CLUSTER_ID" \
  --wait --timeout 5m

Vérification :

kubectl get pods -n castai-agent -l app.kubernetes.io/name=castai-cluster-controller

3. Autoscaler

Le workload-autoscaler génère les recommandations. Installez aussi l’exporter :

# Workload Autoscaler
helm upgrade --install castai-workload-autoscaler castai-helm/castai-workload-autoscaler \
  --namespace castai-agent \
  --set castai.apiKey="$CASTAI_API_KEY" \
  --set castai.apiURL="$CASTAI_API_URL" \
  --set castai.clusterID="$CASTAI_CLUSTER_ID" \
  --wait --timeout 5m

# Workload Autoscaler Exporter (métriques Prometheus)
helm upgrade --install castai-workload-autoscaler-exporter castai-helm/castai-workload-autoscaler-exporter \
  --namespace castai-agent \
  --set castai.apiKey="$CASTAI_API_KEY" \
  --set castai.clusterID="$CASTAI_CLUSTER_ID" \
  --wait --timeout 5m

Vérification :

kubectl get pods -n castai-agent -l app.kubernetes.io/name=castai-workload-autoscaler
kubectl get pods -n castai-agent -l app.kubernetes.io/name=castai-workload-autoscaler-exporter

4. Evictor (optionnel)

L’evictor permet la consolidation des pods sur moins de nœuds :

helm upgrade --install castai-evictor castai-helm/castai-evictor \
  --namespace castai-agent \
  --set castai.apiKey="$CASTAI_API_KEY" \
  --set castai.clusterID="$CASTAI_CLUSTER_ID" \
  --wait --timeout 5m

Quand utiliser l'evictor ?

L’evictor est utile si vous voulez que CAST AI consolide les pods pour libérer des nœuds. Sur Anywhere, cela ne supprime pas les nœuds (pas de provisioning), mais peut améliorer l’utilisation.

Récapitulatif des charts

Chart	Obligatoire	Description
castai-agent	✅	Collecte métriques
castai-cluster-controller	✅	Applique recommandations
castai-workload-autoscaler	✅	Génère recommandations
castai-workload-autoscaler-exporter	✅	Métriques Prometheus
castai-evictor	❌	Consolidation (optionnel)
castai-pod-mutator	❌	Pod Mutations (feature séparée)

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Documentation Helm charts

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Méthode 3 : API (automatisation)

Pour l’automatisation CI/CD ou le déploiement multi-clusters, utilisez l’API CAST AI.

Récupérer le script d’onboarding via API

# Variables
CASTAI_API_KEY="votre-api-key"
CASTAI_CLUSTER_ID="votre-cluster-id"
CASTAI_API_URL="https://api.cast.ai"

# Récupérer le script d'onboarding
curl -s "$CASTAI_API_URL/v1/kubernetes/external-clusters/$CASTAI_CLUSTER_ID/onboarding-script" \
  -H "X-API-Key: $CASTAI_API_KEY" \
  -o castai-onboarding.sh

# Inspecter avant d'exécuter
less castai-onboarding.sh

# Exécuter
bash castai-onboarding.sh

Intégration GitOps / Terraform

Pour une approche Infrastructure as Code, CAST AI fournit :

• Terraform provider : terraform-provider-castai
• ArgoCD / Flux : Déployez les charts Helm via GitOps

Documentation API Reference

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Validation de l’installation

Vérifier les pods

kubectl get pods -n castai-agent

Tous les pods doivent être Running :

NAME                                                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
castai-agent-xxxxx-xxxxx                               2/2     Running   0          5m
castai-cluster-controller-xxxxx-xxxxx                  2/2     Running   0          5m
castai-workload-autoscaler-xxxxx-xxxxx                 1/1     Running   0          5m
castai-workload-autoscaler-exporter-xxxxx-xxxxx        1/1     Running   0          5m

Vérifier le CRD Recommendation

kubectl get crd recommendations.autoscaling.cast.ai

Vérifier dans la console

1. Allez sur console.cast.ai
2. Votre cluster doit apparaître avec le statut “Connected” (icône verte)
3. Après quelques minutes, les workloads apparaissent dans Workload Optimization

Temps de synchronisation

• Connexion initiale : 1-2 minutes
• Premières recommandations : quelques heures (selon l’activité)
• Full confidence : 24h+ de données

Vérifier les versions

# Toutes les images CAST AI
kubectl get pods -n castai-agent -o jsonpath='{range .items[*]}{.metadata.name}{"\t"}{.spec.containers[*].image}{"\n"}{end}'

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Troubleshooting

Checklist de diagnostic

Avant de chercher une erreur spécifique, vérifiez ces points :

Vérification	Commande	Attendu
Pods running	kubectl get pods -n castai-agent	Tous en Running
Logs sans erreur	kubectl logs -n castai-agent -l app.kubernetes.io/name=castai-agent --tail=20	Pas d’erreurs répétées
CRD présent	kubectl get crd recommendations.autoscaling.cast.ai	CRD listé
Connectivité API	Voir test ci-dessous	Connexion établie

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Test de connectivité vers l’API :

kubectl run test-api --rm --restart=Never --image=curlimages/curl --attach -- \
  curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" --connect-timeout 5 https://api.cast.ai

Résultat attendu : 302 (redirect vers la console — confirme que l’API est joignable)

Problèmes courants

Pods CrashLoop

Symptôme : Pods en CrashLoopBackOff

Diagnostic :

kubectl logs -n castai-agent -l app.kubernetes.io/name=castai-agent --tail=50

Causes et solutions :

Erreur	Cause	Solution
invalid API key	Clé incorrecte ou expirée	Régénérer depuis la console
connection refused	Pas de connectivité réseau	Vérifier firewall, proxy, DNS
certificate error	Proxy HTTPS interceptant	Configurer certificat CA
cluster not found	CLUSTER_ID incorrect	Vérifier l’ID dans la console

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Webhook

Symptôme : Les pods ne sont pas mutés (pas de nouvelles requests/limits)

Checklist webhook :

1. MutatingWebhookConfiguration présent ?

   kubectl get mutatingwebhookconfigurations | grep castai

2. Service du webhook accessible ?

   kubectl get svc -n castai-agent | grep mutator
   kubectl get endpoints -n castai-agent | grep mutator

3. NetworkPolicies bloquantes ?

   kubectl get networkpolicies -n castai-agent

4. Logs du webhook ?

   kubectl logs -n castai-agent -l app.kubernetes.io/name=castai-workload-autoscaler --tail=50

Si le webhook n’est pas accessible depuis l’API server, consultez la documentation réseau de votre CNI (Calico, Cilium, etc.).

CPVPA

Symptôme : Pod castai-agent-cpvpa en erreur

Le Cluster Proportional Vertical Autoscaler ajuste automatiquement les ressources de l’agent selon la taille du cluster. Documentation Hosted components

Diagnostic :

kubectl logs -n castai-agent -l app=castai-agent-cpvpa --tail=20

Pour désactiver (si problème persistant) :

Consultez les values du chart castai-agent pour l’option de désactivation :

helm show values castai-helm/castai-agent | grep -i cpvpa

Ou consultez la documentation troubleshooting composants.

Cluster non visible

Symptôme : Le cluster n’apparaît pas dans la console

Vérifications :

1. L’agent envoie des données ?

   kubectl logs -n castai-agent -l app.kubernetes.io/name=castai-agent --tail=30 | grep -i "sync\|send\|connect"

2. Bon endpoint API ?

   Vérifiez que CASTAI_API_URL correspond à votre région (US vs EU).

3. Cluster ID correct ?

   kubectl get configmap -n castai-agent castai-agent -o yaml | grep -i cluster

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Désinstallation

Pour supprimer CAST AI Anywhere :

# Supprimer les releases Helm
helm uninstall castai-agent -n castai-agent
helm uninstall castai-cluster-controller -n castai-agent
helm uninstall castai-workload-autoscaler -n castai-agent
helm uninstall castai-workload-autoscaler-exporter -n castai-agent
helm uninstall castai-evictor -n castai-agent 2>/dev/null || true
helm uninstall castai-pod-mutator -n castai-agent 2>/dev/null || true

# Supprimer le namespace
kubectl delete namespace castai-agent

# Supprimer les webhooks orphelins
kubectl delete mutatingwebhookconfigurations -l app.kubernetes.io/managed-by=castai 2>/dev/null || true

CRDs

Par défaut, les CRDs ne sont pas supprimés (protection Helm). Pour les supprimer :

kubectl delete crd recommendations.autoscaling.cast.ai
kubectl delete crd workloadscalingpolicies.autoscaling.cast.ai 2>/dev/null || true

Cela efface aussi toutes les recommandations stockées.

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À retenir

• Trois méthodes : Console (simple), Helm (contrôle), API (automatisation)
• Console recommandée pour un premier déploiement : script généré et personnalisé
• Helm manuel : n’oubliez pas le workload-autoscaler-exporter
• metrics-server requis (installé automatiquement par le script console)
• Sécurité : ne pas versionner les clés, inspecter les scripts avant exécution
• Validation : tous les pods Running + cluster “Connected” dans la console
• 24h+ pour des recommandations fiables (full confidence)

Prochaines étapes

Découvrir la console CAST AI Naviguer dans l'interface, explorer vos workloads et consulter les premières recommandations

Ressources

• Getting started with CAST AI Anywhere — Documentation officielle
• Helm charts — Liste des charts disponibles
• Components troubleshooting — Diagnostic des composants
• API Reference — Documentation API

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📖 Voir la documentation →