Whitepaper 'FinOps e gerenciamento de custos para Kubernetes'

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Plataforma de código aberto FinOps e MLOps

Execute ML/AI ou qualquer tipo de carga de trabalho com desempenho e custo de infraestrutura ideais

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OptScale é uma solução de código aberto com um combinação única de recursos FinOps e MLOps,
que ajuda as empresas a impulsionar a inovação e reduzir os custos da nuvem

OptScale é uma solução de código aberto com um combinação única de recursos FinOps e MLOps, que ajuda as empresas a impulsionar a inovação e reduzir os custos da nuvem

Recursos de MLOps

O OptScale permite que as equipes de ML multipliquem o número de experimentos de ML/IA executados em paralelo, ao mesmo tempo em que gerenciam e minimizam com eficiência os custos associados aos recursos de nuvem e infraestrutura.

Os recursos do OptScale MLOps incluem tabelas de classificação de modelos de ML, identificação e otimização de gargalos de desempenho, execução em massa de experimentos de ML/IA, rastreamento de experimentos e muito mais.

A solução permite que os engenheiros de ML/AI executem experimentos automatizados com base em conjuntos de dados e condições de hiperparâmetros dentro do orçamento de infraestrutura definido.

Saiba mais sobre como aprimorar o processo de criação de perfil de ML/IA e alcançar o melhor resultado dos experimentos de ML/IA →

Adoção de FinOps

Solução FinOps certificada com o melhor mecanismo de otimização de custos de nuvem, fornecendo recomendações de dimensionamento correto, instâncias reservadas/planos de economia e dezenas de outros cenários de otimização.

Com o OptScale, os usuários obtêm transparência completa no uso de recursos da nuvem, detecção de anomalias e ampla funcionalidade para evitar estouros de orçamento.

Otimize os custos da nuvem e obtenha visualização completa de seus gastos com uso de recursos em AWS, Microsoft Azure, GCP ou Nuvem Alibaba, ou qualquer Cluster do Kubernetes.

Inicie a adoção de FinOps na sua empresa →

Criação de perfil e otimização de tarefas de ML/AI

O rastreamento e perfil de treinamento de modelo de ML/IA e uma análise profunda de métricas internas e externas permitem que os usuários identifiquem gargalos e forneçam dezenas de recomendações de otimização.

Dezenas de recomendações tangíveis, incluindo a utilização de instâncias reservadas/spot e planos de economia, dimensionamento de direitos e migração de famílias de instâncias, ajudam a atingir um custo mínimo de nuvem para experimentos e desenvolvimento de ML/IA.

Melhore o perfil de ML/IA obtendo desempenho ideal e custos mínimos de nuvem para experimentos de ML/IA →

Instrumentação e perfil de PaaS e SaaS

O OptScale rastreia custos, desempenho e parâmetros de saída de qualquer chamada de API para PaaS ou serviços SaaS externos. A plataforma oferece aos usuários rastreamento e visualização de métricas, bem como otimização de desempenho e custos de chamadas de API.

Descubra o panorama completo das chamadas de API S3, Redshift, BigQuery, Databricks ou Snowflake, uso e custo para seu treinamento de modelo de ML ou experimentos de engenharia de dados.

Projeto OptScale GitHub →

Acompanhamento de experimentos de ML/IA

A plataforma rastreia experimentos de ML/IA e engenharia de dados, fornecendo aos usuários um conjunto holístico de indicadores de desempenho internos e externos e métricas específicas de modelo, incluindo CPU, GPU, RAM e tempo de inferência, que ajudam a identificar gargalos de treinamento, melhoria de desempenho e custo recomendações de otimização.

Várias tabelas e gráficos visam visualizar as métricas e ajudar a comparar execuções e experimentos para obter os resultados de treinamento de modelo de ML/IA mais eficientes.

Melhore o perfil de ML/IA obtendo desempenho ideal e custos mínimos de nuvem para experimentos de ML/IA →

Observabilidade de progresso/status de equipe e engenheiro de ML individual

OptScale oferece total transparência em todo o treinamento do modelo ML/AI e no progresso da equipe e oferece tabelas de classificação e recomendações ativas.

A plataforma rastreia o número e a qualidade dos experimentos que uma equipe executa e fornece o custo do modelo geral e dos experimentos individuais.

Demonstração ao vivo do OptScale →

Runsets para dimensionar automaticamente uma série de experimentos

Execute experimentos em paralelo com vários parâmetros de entrada, como conjuntos de dados, hiperparâmetros e versões de modelo.

Optscale lança experimentos sobre o hardware ideal com uso econômico de instâncias spot, reservadas/planos de economia. A plataforma permite que os usuários criem metas de experimento e critérios de sucesso configuráveis, definam várias condições de conclusão/aborto e identifiquem gargalos por meio de perfis integrados.

Encontre o melhor e mais eficiente resultado para o treinamento do seu modelo de ML/IA →

Integrations

OptScale se encaixa rapidamente em qualquer conjunto de ferramentas, obrigado para o graças ao suporte de Jira, Jenkins, Slack, GitLab e GitHub. Atribua ambientes de TI a qualquer tarefa usando o Jira. Crie um cronograma simples, planejar e reservar ambiente de TI dentro de suas equipes de P&D para evitar conflitos via Slack. Receba notificações em tempo real sobre a disponibilidade do ambiente de TI, TTLs expirados ou excesso de orçamento de nuvem em uma interface familiar. Exporte ou atualize um ambiente de TI e informações de implantação de seus pipelines Jenkins.

Plataformas suportadas

Novidades e Relatórios

Conjunto de slides

FinOps e MLOps

Uma descrição completa do OptScale como uma plataforma de código aberto FinOps e MLOps para otimizar o desempenho da carga de trabalho na nuvem e o custo da infraestrutura. Otimização de custos de nuvem, redimensionamento de VM, instrumentação PaaS, localizador de duplicatas S3, uso de RI/SP, detecção de anomalias, + ferramentas de desenvolvedor de IA para utilização ideal da nuvem.

Como fazer

FinOps, otimização de custos de nuvem e segurança

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FinOps e otimização de custos de nuvem para cargas de trabalho de ML/IA

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