Temas de actualidad sobre FinOps y MLOps, migración a la nube y consejos sobre recuperación ante desastres

Factores esenciales para implementar estrategias de backup y recuperación ante desastres

14 de julio de 2024

En medio de una gran avalancha de datos, persiste la amenaza inminente de pérdida de datos, derivada de eventos imprevistos como desastres naturales, amenazas cibernéticas, fallas de hardware y falibilidad humana. Más allá del impacto inmediato en el tiempo de inactividad y la pérdida de ingresos, la posible eliminación de archivos e información críticos subraya la importancia de una estrategia empresarial resiliente. Por lo tanto, las organizaciones deben formular y probar periódicamente un plan integral de respaldo y recuperación ante desastres.

Descubra soluciones avanzadas de recuperación ante desastres y respaldo en la nube para la resiliencia de TI y la continuidad comercial sin inconvenientes con Hystax Acura

16 de mayo de 2024

La recuperación ante desastres y la copia de seguridad en la nube son componentes cruciales de la planificación de la continuidad empresarial moderna. Al aprovechar el software de recuperación ante desastres y copia de seguridad en la nube totalmente automatizado de Hystax Acura, las empresas pueden facilitar la recuperación instantánea desde cualquier punto de restauración seleccionado con solo unos pocos clics, manteniendo los mejores valores de RPO y RTO de su clase y asegurando la resiliencia y la adaptabilidad a interrupciones imprevistas.

Explicación de las etapas clave del ciclo de vida del aprendizaje automático

14 de mayo de 2024

El ciclo de vida del aprendizaje automático se erige como un marco fundamental que ofrece a los científicos de datos una vía estructurada para profundizar en las complejidades del desarrollo de modelos de aprendizaje automático. Guiada por este marco integral, la gestión del ciclo de vida del modelo de aprendizaje automático abarca un recorrido holístico que comienza con la definición meticulosa de los problemas y culmina con la optimización continua del modelo.

Recuperación de datos cibernéticos y recuperación de desastres tradicional

19 de abril de 2024

Ya sea que se enfrente a un ataque cibernético, un desastre natural o eventos imprevistos, lo fundamental es contar con la tecnología y los planes de respuesta adecuados para reducir la pérdida de datos y el tiempo de inactividad. En este artículo, que se embarca en un viaje para descifrar los matices entre la recuperación ante desastres y la recuperación cibernética, se revelan los conceptos generales de recuperación ante desastres y recuperación cibernética, las complejidades detrás de sus causas, impactos y medidas preparatorias.

Cómo utilizar OptScale para optimizar el uso de RI/SP para equipos de ML/AI

12 de abril de 2024

Los proyectos de aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (IA) suelen aprovechar las tecnologías de la nube debido a su escalabilidad, accesibilidad y facilidad de implementación. La integración de proyectos de ML/IA con instancias reservadas (RI) y planes de ahorro (SP) de AWS puede beneficiarse de las instancias reservadas y los planes de ahorro de AWS al optimizar el ahorro de costos, la utilización de recursos y el rendimiento para diversos casos de uso que van desde el entrenamiento y la inferencia de modelos hasta el procesamiento de datos en tiempo real y el análisis de big data.

El arte y la ciencia del ajuste de hiperparámetros

4 de abril de 2024

El ajuste de hiperparámetros se refiere al proceso meticuloso de selección del conjunto de hiperparámetros más eficaz para un modelo de aprendizaje automático determinado. Esta fase tiene una importancia considerable dentro de la trayectoria de desarrollo del modelo, dado que la elección de hiperparámetros puede influir profundamente en el rendimiento del modelo. Existen varias metodologías para optimizar los modelos de aprendizaje automático, distinguiendo entre enfoques centrados en el modelo y centrados en los datos.

Navegando por el mundo de la gestión de modelos de aprendizaje automático: comprensión, componentes e importancia

29 de febrero de 2024

La gestión de modelos de aprendizaje automático (ML) es un componente fundamental en el marco operativo de los procesos de aprendizaje automático (MLOps), ya que proporciona un enfoque sistemático para gestionar todo el ciclo de vida de los procesos de aprendizaje automático. Desempeña un papel fundamental en tareas que van desde la creación, configuración y experimentación de modelos hasta el seguimiento meticuloso de diferentes experimentos y la posterior implementación de modelos.

Ventajas y características esenciales de las plataformas MLOps

9 de febrero de 2024

Una plataforma MLOps (Machine Learning Operations) comprende una colección de herramientas, marcos y metodologías diseñadas para simplificar la implementación, el monitoreo y el mantenimiento de modelos de aprendizaje automático en entornos operativos. Esta plataforma es un vínculo entre la ciencia de datos y las operaciones de TI al automatizar diversas tareas asociadas con todo el ciclo de vida del aprendizaje automático.

Mejorar la asignación de recursos en la nube mediante el aprendizaje automático

8 de enero de 2024

Una vía prometedora para abordar los desafíos de gobernar y optimizar los recursos de la nube radica en aprovechar las capacidades de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML). La gestión de la nube impulsada por IA ofrece una solución transformadora que permite a los equipos de TI optimizar los procesos de aprovisionamiento, supervisión y optimización de manera eficiente. Este enfoque progresivo justifica un examen más detallado para comprender su impacto potencial.

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