Perfilado de Big Data: mejore el rendimiento y optimice los costos de infraestructura

Identifique cuellos de botella y obtenga docenas de recomendaciones de mejoras tangibles

Perfilado de Big Data e identificación de cuellos de botella

Ejecute tareas de Big Data con un costo de infraestructura mínimo

Recomendaciones para optimizar el rendimiento y la infraestructura

Soporte de varias tecnologías Big Data y lenguajes de programación.

Perfilado de Big Data e identificación de cuellos de botella

Integración con la creación de perfiles de trabajos de Big Data. OptScale analiza métricas internas y externas para identificar problemas y cuellos de botella en la creación de perfiles. La creación de perfiles de trabajos de datos extensivos es un proceso complejo que depende de un conjunto de hiperparámetros definido, hardware o uso de recursos de la nube. Después del análisis, el equipo de ingeniería puede identificar los cuellos de botella para optimizar el rendimiento y la infraestructura.

Ejecute tareas de Big Data con un costo de infraestructura mínimo

Los costos de infraestructura para ejecutar tareas de Big Data dependen de diferentes factores como el tamaño de los datos, la ubicación geográfica de los recursos (el tráfico de red entre regiones de la nube podría ser pagado), la complejidad de los algoritmos y las necesidades de configuración específicas en el procesamiento de datos, por ejemplo. , para GCP. OptScale está diseñado para optimizar la infraestructura de la nube, minimizar los costos y garantizar que los recursos se utilicen de manera eficiente.

Recomendaciones para optimizar el rendimiento y la infraestructura

Al abordar los cuellos de botella en el proceso de elaboración de perfiles laborales de Big Data, OptScale ayuda a mejorar la infraestructura de la nube para lograr un mejor rendimiento. OptScale destaca los problemas y ofrece recomendaciones claras para optimizar el uso de la nube. Las recomendaciones incluyen el uso de instancias reservadas/spot y planes de ahorro, ajuste de tamaño y migración de familias de instancias, optimización del tráfico de red e inconsistencias de IOPS que pueden causar las transformaciones de datos o las ineficiencias del código del modelo.

Soporte de varias tecnologías Big Data y lenguajes de programación.

OptScale es una solución para equipos de ingeniería que utilizan diferentes tecnologías de big data (como Apache Hadoop o Apache Spark) y lenguajes de programación, que ofrece la oportunidad de entregar OptScale a una amplia gama de empresas. Además, OptScale está construido como una plataforma de código abierto para ayudar a las empresas de cualquier tamaño a mejorar el perfil de trabajo de Big Data al obtener un rendimiento y costos de infraestructura óptimos.

Noticias e informes

Conjunto
de diapositivas

FinOps y MLOps

Una descripción completa de OptScale como una plataforma de código abierto FinOps y MLOps para optimizar el rendimiento de la carga de trabajo en la nube y el costo de la infraestructura. Optimización de los costos de la nube, Dimensionamiento correcto de VM, instrumentación PaaS, Buscador de duplicados S3, Uso de RI/SP, detección de anomalías, + herramientas de desarrollo de IA para una utilización óptima de la nube.

Cómo hacerlo

FinOps, optimización de costos en la nube y seguridad

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