Whitepaper 'FinOps y gestión de costes para Kubernetes'
OptScale está completamente disponible como una solución de código abierto bajo Apache 2.0 en GitHub
Ebook 'De FinOps a estrategias comprobadas de gestión y optimización de costos en la nube'

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
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Perfilado de Big Data e identificación de cuellos de botella

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Ejecute tareas de Big Data con un costo de infraestructura mínimo

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Recomendaciones para optimizar el rendimiento y la infraestructura

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Soporte de varias tecnologías Big Data y lenguajes de programación.

Perfilado de Big Data e identificación de cuellos de botella

Al integrarse con la creación de perfiles de trabajos de Big Data, OptScale brinda un análisis profundo de las métricas internas y externas para identificar problemas de creación de perfiles y cuellos de botella. La creación de perfiles de trabajo de Big Data es un proceso complejo, que depende de un conjunto de hiperparámetros definido, hardware o uso de recursos de la nube. Una vez que se complete el análisis, el equipo de ingeniería podrá identificar los cuellos de botella para optimizar el rendimiento y la infraestructura.

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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 (se podría pagar el tráfico de red entre las regiones de la nube), la complejidad de los algoritmos y las necesidades específicas de configuración en el procesamiento de datos, por ejemplo, como para GCP. OptScale está diseñado para optimizar la infraestructura de la nube, minimizar los costos de la nube 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 creación de perfiles de trabajo de Big Data, OptScale ayuda a mejorar la infraestructura de la nube para 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, redimensionamiento y migración de familias de instancias, optimización del tráfico de red e inconsistencias de IOPS que pueden ser causadas por transformaciones de datos o ineficiencias en el código del modelo.

runsets to identify efficient ML-AI model training results
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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

FinOps y MLOps

Una descripción completa de OptScale como una plataforma de código abierto de FinOps y MLOps para realizar la optimización de costos de la nube en múltiples escenarios y garantizar la optimización y el perfilado de ML/AI

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De las FinOps a las estrategias probadas de gestión y optimización de los costos de la nube

Este libro electrónico cubre la aplicación de los principios básicos de FinOps para arrojar luz sobre las formas alternativas de llevar a cabo la optimización de los costos de la nube