Whitepaper 'FinOps y gestión de costes para Kubernetes'

Obtenga su copia

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!

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

Ebook 'De FinOps a estrategias comprobadas de gestión y optimización de costos en la nube'

Obtener el libro electrónico

Iniciar sesión Registrarse

OptScale - FinOps

Descripción general de FinOps

Optimización de costos:

AWS

MS Azure

Nube de Google

Alibaba Cloud

Kubernetes

OptScale - MLOps

Perfiles de ML/IA

Optimización de ML/IA

Perfilado de Big Data

PRECIOS DE ESCALA OPTICA

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

Acura: recuperación ante desastres y respaldo en la nube

Descripción general

Migración a:

AWS

MS Azure

Nube de Google

Alibaba Cloud

VMware

OpenStack

KVM

Volver a todos los documentos técnicos

Libros blancos

Hystax OptScale: plataforma de código abierto MLOps

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

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

Contactos

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

Ingresa tu email para recibir contenido nuevo y relevante

¡Gracias por estar con nosotros!

Esperamos que lo encuentre útil.

Puede darse de baja de estas comunicaciones en cualquier momento. política de privacidad