Whitepaper 'FinOps e gerenciamento de custos para Kubernetes'
O OptScale está totalmente disponível como uma solução de código aberto no Apache 2.0 em GitHub
Ebook 'De FinOps a estratégias comprovadas de gerenciamento e otimização de custos de nuvem'

Plataforma de código aberto FinOps e MLOps

Execute ML/AI ou qualquer tipo de carga de trabalho com desempenho e custo de infraestrutura ideais
FinOps and MLOps open source

Utilizada por

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Administramos uma comunidade FinOps e MLOps com mais de 7.000 membros

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

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

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.

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

Finops-adoption-OptScale
MLOps-with-OptScale

Recursos de MLOps

Os recursos OptScale MLOps permitem que você aumente o número de experimentos, reduza o tempo de treinamento do modelo e acompanhe o progresso de sua equipe de ML.

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.

Runsets para identificar os resultados de treinamento do modelo ML/AI mais eficientes

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

A Optscale lança experimentos no hardware de nuvem ideal e mostra resultados com recomendações de otimização e custos de nuvem ideais, utilizando diferentes tipos de instância e uma estratégia de RI/SP eficiente.

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Mecanismo de criação de perfil e recomendação

Crie um perfil de ML/AI ou qualquer tipo de aplicativo e obtenha recomendações de otimização de desempenho e custo, que seus engenheiros de ML e de dados podem executar facilmente.

O OptScale cria perfis de modelos de aprendizado de máquina e oferece uma análise profunda de métricas para identificar gargalos e fornecer dezenas de recomendações.

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

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

Novidades e Relatórios

FinOps e MLOps

Uma descrição completa do OptScale como uma plataforma de código aberto FinOps e MLOps para executar a otimização de custos de nuvem em vários cenários e garantir a criação de perfil e otimização de ML/AI

FinOps, otimização de custos de nuvem e segurança

Conheça nossas melhores práticas: 

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De FinOps a estratégias comprovadas de gerenciamento e otimização de custos de nuvem

Este ebook aborda a implementação de princípios básicos de FinOps para lançar luz sobre formas alternativas de conduzir a otimização de custos na nuvem