Whitepaper 'FinOps y gestión de costes para Kubernetes'
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Ebook 'De FinOps a estrategias comprobadas de gestión y optimización de costos en la nube'
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Marco conceptual de MLOps que enumera todas las operaciones de aprendizaje automático

¿Cómo describir todos los procesos relacionados con el concepto de MLOps? Sorprendentemente, los autores del artículo “Operaciones de aprendizaje automático (MLOps): descripción general, definición y arquitectura” – incluso lograron resumirlos en un solo esquema. Hicieron una investigación real y describieron el concepto MLOps con gran detalle.

MLOps concept
cost optimization, ML resource management

Optimización gratuita de costos en la nube y gestión mejorada de recursos de ML/AI para toda la vida

Cuando lo conoces por primera vez, puede resultar intimidante: tiene muchos elementos que interactúan entre sí. Al mismo tiempo, se pueden encontrar en ellos muchas de las características de los niveles de madurez mencionados. Al menos, los pipelines automatizados, CI/CD, monitoreo, registro de modelos, orquestación de flujo de trabajo y componente de servicio..

💡También te puede interesar nuestro artículo ‘¿Cuáles son los principales retos del proceso MLOps?’

Descubra los desafíos del proceso MLOps, como datos, modelos, infraestructura y personas/procesos, y explore posibles soluciones para superarlos → https://hystax.com/what-are-the-main-challenges-of-the-mlops-process

✔️ OptScale, una plataforma de código abierto FinOps y MLOps que ayuda a las empresas a optimizar los costos de la nube y brindar más transparencia en el uso de la nube, está completamente disponible en Apache 2.0 en GitHub → https://github.com/hystax/optscale.

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Una descripción completa de OptScale como una plataforma de código abierto FinOps y MLOps para optimizar el rendimiento de la carga de trabajo en la nube y el costo de la infraestructura. Optimización de los costos de la nube, Dimensionamiento correcto de VM, instrumentación PaaS, Buscador de duplicados S3, Uso de RI/SP, detección de anomalías, + herramientas de desarrollo de IA para una utilización óptima de la nube.

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