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'
OptScale FinOps
OptScale - FinOps
Descripción general de FinOps
Optimización de costos:
AWS
MS Azure
Nube de Google
Alibaba Cloud
Kubernetes
MLOps
OptScale - MLOps
Perfiles de ML/IA
Optimización de ML/IA
Perfilado de Big Data
PRECIOS DE ESCALA OPTICA
cloud migration
Acura: migración a la nube
Descripción general
Cambio de plataforma de la base de datos
Migración a:
AWS
MS Azure
Nube de Google
Alibaba Cloud
VMware
OpenStack
KVM
Nube pública
Migración desde:
En la premisa
disaster recovery
Acura: recuperación ante desastres y respaldo en la nube
Descripción general
Migración a:
AWS
MS Azure
Nube de Google
Alibaba Cloud
VMware
OpenStack
KVM
Libros blancos

Hystax OptScale: plataforma de código abierto MLOps

OptScale is an MLOps open source platform
OptScale MLOps and FinOps schema

Capacidades de OptScale MLOps

Runsets para escalar automáticamente una serie de experimentos

  • Ejecución automatizada de una serie de experimentos con conjuntos de datos configurables, rangos de hiperparámetros, y versiones del modelo
  • Hardware óptimo con uso rentable de Spot, instancias reservadas/planes de ahorro
  • Objetivos de experimento configurables y criterios de éxito
  • Varias condiciones de finalización/aborto: tomar primero con éxito, completar todo
  • Perfilado integrado para identificar cuellos de botella

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

  • Lista de modelos con estado de objetivos y recomendaciones activas
  • Seguimiento del número y la calidad de los experimentos realizados por un equipo
  • Costo de un modelo general y experimentos individuales
aws
MS Azure
google cloud platform
Alibaba Cloud
Kubernetes
kubeflow
TensorFlow
spark-apache

Plataformas soportadas

Perfilado y optimización de tareas de ML/AI, identificación de cuellos de botella

  • Seguimiento y creación de perfiles de entrenamiento de modelos de ML/IA, recopilación de métricas internas y externas
  • Seguimiento de correlación de E/S de CPU/RAM/GPU/disco
  • Costo mínimo en la nube para experimentos y desarrollo de ML/IA mediante el uso de instancias reservadas/planes de ahorro y docenas de escenarios de optimización

Recomendaciones de optimización de ML/AI

  • Utilización de instancias reservadas/al contado y planes de ahorro
  • Redimensionamiento y migración familiar de instancias
  • Detección de cuellos de botella de CPU, GPU, RAM y IO
  • Tráfico interregional
  • Comparación experimento/ejecución

PaaS o cualquier instrumentación de servicio externo

  • Costo, rendimiento y detalles de salida de cualquier llamada API a PaaS o un servicio externo
  • Seguimiento y visualización de métricas
  • Optimización del rendimiento y los costes de las llamadas a la API
  • Tráfico interregional
  • S3, Redshift, BigQuery: forma lista y unificada de agregar más servicios
snowflake

Contactos

Correo electrónico: [email protected]
Teléfono: +1 628 251 1280
Dirección: 1250 Borregas Avenue Sunnyvale, CA 94089

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