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

Cómo crear un proceso FinOps y MLOps para optimizar el rendimiento y los costos de la carga de trabajo en la nube

Únase a nosotros para descubrir la diferencia entre FinOps y Cloud Cost Management, qué recomendaciones de ahorro tienen el mayor impacto, cómo evitar sorpresas en las facturas y cómo MLOps ayuda a aumentar la eficiencia de los experimentos de ML.

Verá cómo OptScale le permite ejecutar ML/AI o cualquier tipo de carga de trabajo con un rendimiento y un costo de infraestructura óptimos.

¡No te lo pierdas!

Miércoles 27 de septiembre
10 a. m. (hora estándar del Pacífico)
Edwin-Alexander Kuss, Head of Globals Sales

Edwin-Alexander Kuss, director de ventas globales de Hystax

Durante nuestra demostración grupal Hystax OptScale de 45 minutos, Edwin-Alexander Kuss, director de ventas globales de Hystax, le mostrará cómo se puede utilizar OptScale, una plataforma FinOps y MLOps de código abierto, para:

  • Proporcionar transparencia total en el uso de recursos y costos de la nube
  • Entrega de recomendaciones de optimización de costos y rendimiento
  • Detección de anomalías y amplia funcionalidad para evitar sobrecostes
  • Obtención de muchas capacidades de MLOps, como 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 reservadas y puntuales, seguimiento de experimentos
  • Instrumentar cualquier PaaS o servicio SaaS externo
  • Controle el rendimiento y el costo de cada aplicación o experimento de ML/IA desde un único panel

También programaremos un tiempo para una sesión de preguntas y respuestas para asegurarnos de responder todas sus preguntas.

¡Estoy deseando conocerte allí por correo electrónico!

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