Whitepaper 'FinOps y gestión de costes para Kubernetes'

Considere darle a OptScale un Estrella en GitHub, es 100% de código abierto. Aumentaría su visibilidad ante los demás y aceleraría el desarrollo de productos. ¡Gracias!

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Plataforma de código abierto FinOps y MLOps

Ejecute ML/IA o cualquier tipo de carga de trabajo con un rendimiento y un costo de infraestructura óptimos

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OptScale es una solución de código abierto con una combinación única de capacidades de FinOps y MLOps,
que ayuda a las empresas a impulsar la innovación y reducir los costos de la nube

OptScale es una solución de código abierto con una combinación única de capacidades de FinOps y MLOps, que ayuda a las empresas a impulsar la innovación y reducir los costos de la nube.

Capacidades de MLOps

OptScale permite a los equipos de ML multiplicar la cantidad de experimentos de ML/IA que se ejecutan en paralelo mientras administran y minimizan de manera eficiente los costos asociados con los recursos de infraestructura y la nube.

Las capacidades de OptScale MLOps incluyen tablas de clasificación de modelos de ML, identificación y optimización de cuellos de botella en el rendimiento, ejecución masiva de experimentos de ML/AI, seguimiento de experimentos y más.

La solución permite a los ingenieros de ML/IA ejecutar experimentos automatizados basados en conjuntos de datos y condiciones de hiperparámetros dentro del presupuesto de infraestructura definido.

Obtenga más información sobre cómo mejorar el proceso de creación de perfiles de ML/IA y lograr el mejor resultado de los experimentos de ML/IA →

Adopción de FinOps

Solución certificada de FinOps con el mejor motor de optimización de costos en la nube, que brinda recomendaciones de ajuste de tamaño, Instancias reservadas/Planes de ahorro y docenas de otros escenarios de optimización.

Con OptScale, los usuarios obtienen total transparencia en el uso de recursos de la nube, detección de anomalías y amplia funcionalidad para evitar excesos presupuestarios.

Optimice los costos de la nube y obtenga una visualización completa de su gasto en el uso de recursos en AWS, MS Azure, PCG o Alibaba Cloud, o cualquier Clúster de Kubernetes.

Empieza a adoptar FinOps en tu empresa →

Análisis y optimización de tareas ML/AI

El seguimiento y la creación de perfiles del entrenamiento del modelo ML/AI y un análisis profundo de métricas internas y externas permiten a los usuarios identificar cuellos de botella y proporcionar docenas de recomendaciones de optimización.

Docenas de recomendaciones tangibles, incluida la utilización de instancias reservadas/spot y planes de ahorro, el ajuste del tamaño y la migración de familias de instancias, ayudan a lograr un costo mínimo en la nube para los experimentos y el desarrollo de ML/AI.

Mejore la creación de perfiles de ML/IA al obtener un rendimiento óptimo y costos mínimos en la nube para experimentos de ML/IA →

Instrumentación y creación de perfiles PaaS y SaaS

OptScale rastrea el costo, el rendimiento y los parámetros de salida de cualquier llamada API a PaaS o servicios SaaS externos. La plataforma proporciona a los usuarios seguimiento y visualización de métricas, así como optimización del rendimiento y costos de las llamadas API.

Descubra el panorama completo de las llamadas a las API de S3, Redshift, BigQuery, Databricks o Snowflake, el uso y el costo de su entrenamiento de modelos de aprendizaje automático o experimentos de ingeniería de datos.

Proyecto OptScale GitHub →

Seguimiento de experimentos de ML/IA

La plataforma rastrea experimentos de ingeniería de datos y ML/IA, brindando a los usuarios un conjunto holístico de indicadores de rendimiento internos y externos y métricas específicas del modelo, que incluyen CPU, GPU, RAM y tiempo de inferencia, que ayudan a identificar cuellos de botella en el entrenamiento, mejora del rendimiento y costos. recomendaciones de optimización.

Varias tablas y gráficos tienen como objetivo visualizar las métricas y ayudar a comparar ejecuciones y experimentos para lograr los resultados de entrenamiento del modelo ML/AI más eficientes.

Mejore la creación de perfiles de ML/IA al obtener un rendimiento óptimo y costos mínimos en la nube para experimentos de ML/IA →

Observabilidad del estado/progreso del ingeniero de aprendizaje automático individual y del equipo

OptScale brinda total transparencia en toda la capacitación del modelo ML/AI y el progreso del equipo y ofrece tablas de clasificación y recomendaciones activas.

La plataforma rastrea la cantidad y la calidad de los experimentos que ejecuta un equipo y entrega el costo del modelo general y los experimentos individuales.

Demostración en vivo de OptScale →

Runsets para escalar automáticamente una serie de experimentos

Ejecute experimentos en paralelo con varios parámetros de entrada, como conjuntos de datos, hiperparámetros y versiones del modelo.

Optscale lanza experimentos sobre el hardware óptimo con un uso rentable de instancias reservadas/planes de ahorro al contado. La plataforma permite a los usuarios crear objetivos de experimentos configurables y criterios de éxito, establecer varias condiciones de finalización/aborto e identificar cuellos de botella mediante perfiles integrados.

Revela el mejor y más eficiente resultado para tu entrenamiento de modelo ML/AI →

Integraciones

OptScale se conecta rápidamente a cualquier cadena de herramientas, gracias a la compatibilidad con Jira, Jenkins, Slack, GitLab y GitHub. Asigne entornos de TI a cualquier tarea utilizando Jira. Crea un horario simple, planificar y reservar el entorno de TI dentro de sus equipos de I+D para evitar conflictos a través de Slack. Reciba notificaciones en tiempo real sobre la disponibilidad del entorno de TI, los TTL vencidos o los excesos del presupuesto de la nube en una interfaz familiar. Exporte o actualice un entorno de TI y la información de implementación de sus canalizaciones de Jenkins.

Plataformas soportadas

Noticias e informes

Conjunto
de diapositivas

FinOps y MLOps

Una descripción completa de OptScale como plataforma de código abierto FinOps y MLOps para optimizar el rendimiento de las cargas de trabajo en la nube y el costo de la infraestructura. Optimización de costos de la nube, ajuste del tamaño de las VM, instrumentación PaaS, buscador de duplicados S3, uso de RI/SP, detección de anomalías y herramientas de desarrollo de IA para una utilización óptima de la nube.

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