Whitepaper 'FinOps y gestión de costes para Kubernetes'
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Ebook 'De FinOps a estrategias comprobadas de gestión y optimización de costos en la nube'
Operaciones financieras de OptScale
OptScale - FinOps
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Descripción general
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Una solución FinOps de código abierto con capacidades de análisis de rendimiento y optimización de ML/AI

Mejore el proceso de creación de perfiles de ML/AI obteniendo un rendimiento óptimo y costos mínimos en la nube para experimentos de ML/AI
Optimización de ML-AI de OptScale
Optimización de creación de perfiles de tareas Hystax-OptScale-ML

Análisis y optimización de tareas ML/AI

Recomendaciones para mejorar el rendimiento de OptScale

Docenas de recomendaciones tangibles para mejorar el rendimiento

Simulación de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático con conjuntos de ejecución Hystax-OptScale

Runsets para simular el entrenamiento de modelos ML/AI 

Coste mínimo de la nube de Optscale

Costo mínimo en la nube para experimentos y desarrollo del ML/AI

Análisis y optimización de tareas ML/AI

Con OptScale, los equipos de ingeniería de datos y ML/AI obtienen un instrumento para rastrear y perfilar la capacitación del modelo ML/AI y otras tareas relevantes. OptScale recopila un conjunto holístico de indicadores de rendimiento internos y externos y métricas específicas del modelo, que ayudan a proporcionar recomendaciones de mejora del rendimiento y optimización de costos para experimentos de ML/IA o tareas de producción.

La integración de OptScale con Apache Spark hace que el proceso de creación de perfiles de tareas de Spark ML/AI sea más eficiente y transparente.

Creación de perfiles y optimización con Hystax OptScale ML-AI
Recomendaciones de mejora del rendimiento tangible de OptScale

Docenas de recomendaciones tangibles para mejorar el rendimiento

Al integrarse con el proceso de entrenamiento de un modelo ML/AI, OptScale pone de relieve los cuellos de botella y ofrece recomendaciones claras para alcanzar la optimización del rendimiento del ML/AI. Las recomendaciones incluyen la utilización de instancias Reservadas/Spot y Planes de Ahorro, el redimensionamiento y la migración de familias de instancias, el estado inactivo de los ejecutores Spark y la detección de incoherencias de CPU/IO e IOPS que pueden ser causadas por transformaciones de datos o ineficiencias del código de modelo.

Runsets para simular el entrenamiento de modelos ML/AI en diferentes entornos e hiperparámetros

OptScale permite a los ingenieros de ML/AI ejecutar un montón de trabajos de entrenamiento basados en un presupuesto predefinido, diferentes hiperparámetros y hardware (aprovechando las instancias Reservadas/Spot) para revelar los mejores y más eficientes resultados para el entrenamiento de tu modelo de ML/AI.

OptScale-runsets_ML_model_training_simulation_on_ different_environment_hyperparameters
OptScale-coste-mínimo-en-la-nube-para-experimentos-y-desarrollo-ML

Costo mínimo en la nube para experimentos y desarrollo del ML/AI

Después de perfilar el entrenamiento del modelo ML/AI, OptScale proporciona docenas de recomendaciones de optimización de la vida real y un análisis de costos en profundidad, que ayudan a minimizar los costos de la nube para los experimentos y el desarrollo de ML/AI. La herramienta ofrece métricas de ML/AI y seguimiento de KPI, proporcionando total transparencia entre los equipos de ML/AI.

Plataformas soportadas

aws
MS Azure
plataforma en la nube de google
Alibaba Cloud
Kubernetes
kubeflow
TensorFlow
chispa-apache

Noticias e informes

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.

FinOps, optimización de costos en la nube y seguridad

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Optimice el uso de RI/SP para equipos de ML/AI con OptScale

Descubra cómo:

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  • obtenga recomendaciones para el uso óptimo de RI/SP
  • Mejore la utilización de RI/SP por parte de los equipos de ML/AI con OptScale