Whitepaper 'FinOps and cost management for Kubernetes'
OptScale is fully available as an open source solution under Apache 2.0 on GitHub
Ebook 'From FinOps to proven cloud cost management & optimization strategies'
Reconocida por Forrester como solución líder de gestión de costos en la nube
Análisis y optimización de tareas ML/AI
Docenas de recomendaciones tangibles para mejorar el rendimiento
Runsets para simular el entrenamiento de modelos ML/AI
Costo mínimo en la nube para experimentos y desarrollo del ML/AI
Con OptScale, los equipos de ML/AI y de ingeniería de datos obtienen un instrumento para rastrear y perfilar el entrenamiento de modelos de ML/AI y otras tareas relevantes. OptScale recopila un conjunto holístico de métricas internas y externas de rendimiento y específicas del modelo, que ayudan a dar recomendaciones de rendimiento y optimización de costos para experimentos de ML/AI o tareas de producción. La integración de OptScale con Apache Spark hace que el proceso análisis de tareas ML/AI de Spark sea más eficiente y transparente.
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.
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.
Tras perfilar el entrenamiento del modelo ML/AI, OptScale ofrece docenas de recomendaciones de optimización reales y un exhaustivo análisis de costos, que ayudan a minimizar los costos en la nube para los experimentos y el desarrollo del ML/AI. La herramienta ofrece métricas de ML/AI y seguimiento de KPI, proporcionando total transparencia a todos los equipos del ML/AI.
Una descripción completa de OptScale como plataforma de gestión de entornos de prueba y FinOps para organizar el uso del entorno de TI compartido, optimizar y prever los costos de Kubernetes y de la nube
Descubre cómo OptScale ayuda a las empresas a aumentar rápidamente la adopción de FinOps al involucrar a los ingenieros en la habilitación de FinOps y en el ahorro de costeo en la nube
