Whitepaper 'FinOps y gestión de costes para Kubernetes'
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!
Ebook 'De FinOps a estrategias comprobadas de gestión y optimización de costos en la nube'
OptScale - FinOps
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OptScale es una plataforma MLOps y FinOps de código abierto que optimiza el rendimiento y el costo de la carga de trabajo

OptScale open source solution
OptScale está disponible en GitHub o como una solución SaaS en https://my.optscale.com

Capacidades OptScale MLOps y FinOps

Capacidades de MLOps

Tablas de clasificación de modelos de ML, identificación y optimización de cuellos de botella de rendimiento, ejecución masiva de experimentos de ML/IA mediante instancias puntuales y reservadas, seguimiento de experimentos

OptScale MLOps capabilities

Al utilizar la funcionalidad, los equipos de ML multiplican la cantidad de experimentos de ML/AI que se ejecutan en paralelo mientras administran y minimizan de manera eficiente los costos asociados con los recursos de infraestructura y la nube necesarios.

Uso completo de los recursos de la nube, transparencia de costos y optimización

Con análisis de costos completos y la capacidad de detectar recursos no asignados/huérfanos, OptScale ayuda a las empresas a identificar escenarios de optimización para cargas de trabajo en la nube/clústeres K8. OptScale ofrece cientos de recomendaciones de optimización, desde redimensionamiento de máquinas virtuales hasta servicios PaaS y depósitos abandonados.

PaaS o cualquier instrumentación de servicio externo

ML-model-training-tracking-and-profiling-OptScale

OptScale ofrece información integral sobre el costo, el rendimiento y la salida de las llamadas a la API; admite el seguimiento de métricas y facilita la optimización rentable del rendimiento. También administra de manera eficiente el tráfico entre regiones y permite una fácil integración de servicios adicionales como S3, Redshift y BigQuery para operaciones escalables.

Integración de OptScale con MLFlow

OptScale integration with MLFlow

La integración fluida facilita la gestión de los resultados de modelos y experimentos a lo largo de todo su ciclo de vida. Esto se logra mejorando y combinando la experiencia del usuario de MLFlow con las capacidades de MLOps y FinOps.

Con OptScale, puede optimizar el rendimiento y el costo de los experimentos de ML e instrumentar cualquier servicio PaaS o SaaS externo.
Descubre la imagen completa de S3, Redshift, BigQuery, Databricks o Snowflake Llamadas a la API, uso y costo para su entrenamiento de modelo ML o experimentos de datos.
snowflake
¿Es necesario incluir alguna integración en la nube, instrumentación de servicio PaaS/SaaS o alguna recomendación de optimización? → OptScale es completamente de código abierto y está diseñado para que cualquier equipo de ingeniería pueda agregar fácilmente un nuevo módulo como una solicitud de extracción pública o para uso privado.
aws
google cloud platform
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Kubernetes
kubeflow
TensorFlow
spark-apache

Plataformas soportadas

Sobre nosotros

Hystax desarrolla OptScale, una plataforma de código abierto de MLOps y FinOps que optimiza el rendimiento y el costo de la infraestructura de TI mediante el análisis del uso de la nube, la creación de perfiles y la instrumentación de aplicaciones, tareas de ML/IA y servicios de PaaS en la nube, y ofrece recomendaciones de optimización tangibles. La herramienta tiene como objetivo encontrar cuellos de botella en el rendimiento, optimizar el gasto en la nube y brindar una imagen completa de los recursos de la nube utilizados y sus detalles de uso. La plataforma puede usarse como SaaS o implementarse desde el código fuente; está optimizado para equipos de ML/AI pero funciona con cualquier carga de trabajo.

Contactos

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

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