En el panorama empresarial actual, el ascenso de la transformación digital y la creciente adopción de la computación en la nube han permitido a las organizaciones ofrecer servicios en línea distintivos. Sin embargo, dentro del departamento de TI de una organización, las ineficiencias en la gestión de costos pueden manifestarse de diversas maneras.
La naturaleza compleja y en constante cambio del panorama de la nube exige un cambio respecto de las estrategias habituales. Si bien algunas empresas con conocimientos tecnológicos pueden crear con confianza estrategias de gobernanza de la nube, la mayoría se apoyará en marcos establecidos para garantizar una ciberseguridad integral y consistente.
OptScale sigue consolidando su reputación como pionero, fusionando FinOps y MLOps en una experiencia de usuario cohesiva. Estamos encantados de presentar su característica más reciente: Duplicate Object Finder para AWS S3, un elemento innovador para las empresas que aprovechan el ecosistema de AWS.
Hoy tenemos noticias interesantes para todos los entusiastas de la nube y el aprendizaje automático. La primera versión pública de código abierto de OptScale, una solución de vanguardia para FinOps y MLOps, ya está disponible para que todos la descarguen, la implementen y obtengan valor de ella.
Un plan de continuidad empresarial y recuperación ante desastres (BCDR) es una base fundamental para las organizaciones y empresas que desean prepararse para interrupciones inesperadas. Es como una red de seguridad que ayuda a una empresa a mantener sus operaciones normales y protegerse de amenazas, ya sean errores humanos o eventos naturales impredecibles.
Hubo un tiempo en que ser un experto en la gestión de los gastos de TI otorgaba a las empresas una ventaja natural en el ámbito competitivo. Pero si nos adelantamos al presente, esa habilidad se ha convertido en un requisito esencial para jugar el juego. Si los líderes de TI no se toman las cosas con calma en la gestión de los costos, podrían tener dificultades para mantenerse al día con las demandas de la estrategia empresarial y el impulso hacia la transformación digital.
Ya sea que sea una PYME o una empresa corporativa en las industrias de TI, banca o telecomunicaciones con docenas a cientos de entornos de prueba en infraestructura multicloud,
En el vertiginoso mundo actual de innumerables canales e interacciones, los líderes de TI se están subiendo al tren de la transformación de la nube para mantenerse a la vanguardia. El objetivo no es solo mantenerse al día, sino prosperar en sincronía con los objetivos de su negocio. Para tomar decisiones inteligentes, es esencial comprender las diferencias entre dos tipos de nube: soluciones nativas de la nube y soluciones habilitadas para la nube.
La gran entrada de las arquitecturas con inteligencia artificial no podría ser más oportuna para las empresas que se encuentran en una encrucijada. A medida que aumentan los costos de la computación en la nube y aumentan las preocupaciones sobre la privacidad, los líderes de TI buscan herramientas para llevar a cabo una sinfonía de optimización de recursos manteniendo los costos al mínimo.
El aprendizaje automático es como llevar a cabo un gran experimento y lo que resulta verdaderamente desconcertante es que la selección hábil de los experimentos correctos, su organización eficaz y su perfeccionamiento para lograr el máximo impacto suelen quedar sin explorar en los confines de la educación estándar en aprendizaje automático.
La optimización de los costos de la nube esconde un tesoro de tácticas que esperan ser aprovechadas. Desde controlar servidores virtuales inactivos hasta orquestar una sinfonía de transferencias de datos e incluso descifrar el arte de seleccionar el nivel de almacenamiento adecuado, un mundo de posibilidades espera a quienes estén dispuestos a profundizar en los matices de las finanzas de la nube.
En el mundo digital actual, la pérdida de datos puede ocurrir inesperadamente y, sin un plan de recuperación de datos confiable, puede parecer que los datos se han perdido para siempre. Por eso, garantizar un proceso de respaldo confiable es vital para todas las empresas.
La nube es un rompecabezas gigante y, en el mundo empresarial actual, es muy importante gestionar los costos de la nube para obtener todos los beneficios sin tener que pagar un alto precio. Además, gestionar adecuadamente los costos de la nube para ahorrar es como asegurarse de aprovechar al máximo su dinero.
La infraestructura en la nube es como la columna vertebral de la informática moderna, ya que permite que todos los fantásticos servicios y aplicaciones en la nube sean posibles y convenientes para una empresa. Combina hardware, software, dispositivos de red, almacenamiento y una elegante capa de abstracción para acceder a los recursos virtuales.
Cuando una empresa utiliza los servicios de AWS, ya sea para ejecutar servidores virtuales o para almacenar datos, se le facturan los recursos que consume. Naturalmente, el equipo de FinOps de la empresa desea mantenerse al tanto de los costos de la nube para reducirlos y optimizarlos.
En este artículo, lo guiaremos a través de los conceptos básicos de la planificación de recuperación ante desastres y los pasos esenciales para crear un plan que lo ayude a desarrollar e implementar una plantilla de DRP y garantizar que su empresa pueda recuperarse rápidamente y con interrupciones mínimas.
Elegir la estrategia de nube adecuada es fundamental para encontrar la prenda perfecta que se adapte a ti. Así como no esperamos que haya una talla única en la moda, lo mismo sucede cuando se trata de elegir entre opciones de nube pública y privada.
Analizaremos en profundidad los factores clave que influyen en la velocidad y la eficiencia de los procesos de copia de seguridad y recuperación. También le ofreceremos algunas prácticas recomendadas eficaces para garantizar que el rendimiento de sus copias de seguridad pueda satisfacer sus crecientes necesidades.
Cuando una empresa utiliza los servicios de AWS, ya sea para ejecutar servidores virtuales o para almacenar datos, se le facturan los recursos que consume. Naturalmente, el equipo de FinOps de la empresa desea mantenerse al tanto de los costos de la nube para reducirlos y optimizarlos.
¿Está listo para avanzar sin problemas hacia un entorno de nube? Veamos cómo puede abordar esos molestos desafíos de migración a la nube que suelen poner a las organizaciones en desventaja.
A medida que las organizaciones se esfuerzan por modernizar y optimizar sus operaciones, el aprendizaje automático (ML) ha surgido como una herramienta valiosa para impulsar la automatización. A diferencia de la automatización tradicional basada en reglas, el ML se destaca en el manejo de procesos complejos y aprende continuamente, lo que conduce a una mayor precisión y eficiencia con el tiempo.
Para evitar gastos innecesarios en la nube, debe comprender qué servicios en la nube utiliza y con qué eficacia los utiliza antes de considerar la posibilidad de añadir más. Ahí es donde entran en juego las herramientas de optimización de costos en la nube.
Una evaluación de seguridad en la nube ofrece una revisión a gran escala de cómo se comporta su infraestructura en la nube frente a diversas amenazas internas y externas. Un enfoque de “esperar y ver” en materia de seguridad en la nube ya no es suficiente.
Una nube pública permite a las empresas expandirse y modernizarse sin tener que gastar una fortuna en infraestructura de TI. Puede haber riesgos financieros y de seguridad, pero los inmensos beneficios de escalabilidad y accesibilidad suelen compensarlos.
Piense en MLOps como el puente entre la ciencia de datos y la eficiencia operativa, donde el objetivo es traducir los conocimientos del aprendizaje automático en beneficios comerciales tangibles con impacto inmediato.
En los últimos años, el aprendizaje automático ha conquistado el mundo: cada vez más organizaciones de diversos sectores, incluso los aparentemente más complejos,
Navegar por los costos de la nube puede parecer un laberinto, pero con MS Azure, tiene una guía confiable de su lado. Ofrece varias estructuras de precios integradas para ayudarlo a ahorrar dinero y optimizar los costos.
Respire aliviado, porque los desechos en las nubes suelen ser algo que se puede evitar. Pero ¿qué provoca este desperdicio y cómo se puede reducir este año y en el futuro?
El acceso ininterrumpido a los datos es esencial para brindar servicio a los clientes y mantener el buen funcionamiento de las operaciones. Es fundamental comprender por qué es fundamental incorporar copias de seguridad en la nube a su estrategia de gestión de datos.
Garantizar la seguridad y disponibilidad de los datos de su empresa es fundamental. Por eso, cualquier organización debe priorizar la implementación de estrategias confiables de respaldo y recuperación de datos.
El proceso de utilizar el modelo para generar predicciones se llama inferencia, y el proceso de entrenamiento del modelo se llama entrenamiento.
Se suelen utilizar tres tipos de artefactos para describir la esencia de MLOps: datos, modelo y código. El equipo de ML debe crear una base de código mediante la cual implementar un proceso automatizado y repetible.
En el panorama digital actual, las organizaciones adoptan cada vez más estrategias multicloud para aprovechar los beneficios de múltiples proveedores de nube para impulsar los resultados comerciales y la optimización de costos.
Gestionar los tiempos de inactividad de la nube es fundamental para las empresas, ya que afecta directamente a sus operaciones, productividad y experiencia del cliente. Al gestionar eficazmente los tiempos de inactividad, las empresas pueden minimizar las interrupciones, mitigar las pérdidas financieras, mantener la confianza de los clientes y defender su reputación.
Para superar los desafíos de la complejidad de la facturación en la nube, se requiere la colaboración de los equipos de finanzas, TI y gestión de la nube. Juntos, pueden establecer procesos transparentes, traducir la jerga técnica a términos financieros e implementar estrategias para monitorear y optimizar los costos de la nube de manera consistente.
El equipo de ML forma conjuntos de datos, realiza experimentos en modelos de ML con ellos, desarrolla nuevas características para expandir los conjuntos de datos y mejorar el rendimiento del modelo, guarda los mejores modelos en el Registro de modelos para su posterior reutilización, configura los procesos de servicio e implementación de modelos,
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