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'
OptScale - FinOps
Descripción general de FinOps
Optimización de costos:
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Kubernetes
OptScale - MLOps
Perfiles de ML/IA
Optimización de ML/IA
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PRECIOS DE ESCALA OPTICA
Acura: migración a la nube
Descripción general
Cambio de plataforma de la base de datos
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MS Azure
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En la premisa
Acura: recuperación ante desastres y respaldo en la nube
Descripción general
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OpenStack
KVM

Análisis en profundidad de las métricas de rendimiento para la creación de perfiles de entrenamiento de modelos de ML

Mejora el algoritmo para maximizar la utilización de los recursos de entrenamiento del ML/AI (aprendizaje automático e inteligencia artificial) y el resultado de los experimentos
ML-AI performance profiling
ML-model-training-tracking-and-profiling-OptScale

Seguimiento y creación de perfiles de capacitación del modelo ML/AI, métricas de rendimiento internas/externas

ML-AI-optimization-recommendations-OptScale

Recomendaciones minuciosas de optimización ML/AI

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

Runsets para identificar los resultados más eficientes del entrenamiento de modelos ML/AI con un conjunto de hiperparámetros y un presupuesto definidos 

Spark integration

Integración con Spark

Seguimiento y creación de perfiles de capacitación del modelo ML/AI, recopilación de métricas de rendimiento internas y externas

OptScale perfila modelos de aprendizaje automático y analiza métricas internas y externas en profundidad para identificar problemas de capacitación y cuellos de botella.

El entrenamiento del modelo ML/AI es un proceso complejo que depende de un conjunto definido de hiperparámetros, hardware o uso de recursos de la nube. OptScale mejora el proceso de creación de perfiles de ML/IA al obtener un rendimiento óptimo y ayuda a alcanzar el mejor resultado de los experimentos de ML/IA.

OptScale-performance-profiling-inside-outside-metrics-analysis
granular ML/AI optimization recommendations

Recomendaciones minuciosas de optimización ML/AI

OptScale brinda total transparencia en todo el proceso de capacitación y equipos del modelo ML/AI y captura las métricas ML/AI y el seguimiento de KPI, que ayudan a identificar problemas complejos en los trabajos de capacitación ML/AI.

Para mejorar el rendimiento, los usuarios de OptScale obtienen recomendaciones tangibles como el uso de instancias reservadas/al contado y planes de ahorro, redimensionamiento y migración de familias de instancias, detección de CPU/IO, inconsistencias de IOPS que pueden ser causadas por transformaciones de datos, uso práctico del tráfico entre regiones, evitar Estado inactivo de los ejecutores de Spark, comparación de ejecución basada en la duración del segmento.

Runsets para identificar los resultados más eficientes del entrenamiento de modelos ML/AI con un conjunto de hiperparámetros y un presupuesto definidos

OptScale permite a los ingenieros de ML/IA ejecutar muchos trabajos de capacitación en función de un presupuesto predefinido, diferentes hiperparámetros y hardware (aprovechando las instancias reservadas/puntuales) para revelar el resultado mejor y más eficiente para la capacitación de su modelo de ML/IA.

runsets to identify efficient ML-AI model training results
Spark-integration-with-OptScale

Integración con Spark

OptScale es compatible con Spark para hacer que el proceso de creación de perfiles de tareas de Spark ML/AI sea más eficiente y transparente. Un conjunto de recomendaciones de OptScale, entregado a los usuarios después de crear perfiles de modelos ML/AI, incluye evitar el estado inactivo de los ejecutores de Spark.

Plataformas soportadas

aws
google cloud platform
Alibaba Cloud Logo
Kubernetes
kubeflow
TensorFlow
spark-apache

Noticias e informes

FinOps y MLOps

Una descripción completa de OptScale como plataforma de código abierto FinOps y MLOps para optimizar el rendimiento de las cargas de trabajo en la nube y el costo de la infraestructura. Optimización de costos de la nube, ajuste del tamaño de las VM, instrumentación PaaS, buscador de duplicados S3, uso de RI/SP, detección de anomalías y 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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FinOps y optimización de costos en la nube para cargas de trabajo de ML/AI

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