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'

Una solución FinOps de código abierto con capacidades de análisis de rendimiento y optimización de ML/AI

Mejora el proceso de análisis de rendimiento de ML/AI consiguiendo un rendimiento óptimo y costos mínimos en la nube para los experimentos ML/AI

Reconocida por Forrester como solución líder de gestión de costos en la nube

OptScale ML-AI Optimization
Hystax-OptScale-ML-task-profiling-optimization

Análisis y optimización de tareas ML/AI

OptScale performance improvement recommendations

Docenas de recomendaciones tangibles para mejorar el rendimiento

Hystax-OptScale-runsets-ML-model-training-simulation

Runsets para simular el entrenamiento de modelos ML/AI 

Optscale minimal cloud cost

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

Análisis y optimización de tareas 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.

Hystax OptScale ML-AI profiling and optimization
OptScale-tangible-performance-improvement-recommendations

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.

Reconocida por Forrester como solución líder de gestión de costos en la nube

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-minimal-cloud-cost-for-ML-experiments-and-development

Costo mínimo en la nube para experimentos y desarrollo del 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.

Noticias e informes

Gestión de FinOps y entornos de prueba

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

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

Involucre a sus ingenieros en FinOps y ahorros de costos en 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