Whitepaper 'FinOps e gerenciamento de custos para Kubernetes'
Por favor, considere dar ao OptScale um Estrela no GitHub, é código aberto 100%. Aumentaria sua visibilidade para outros e aceleraria o desenvolvimento de produtos. Obrigado!
Ebook 'De FinOps a estratégias comprovadas de gerenciamento e otimização de custos de nuvem'
OptScale FinOps
OptScale — FinOps
Visão geral do FinOps
Otimização de custos:
AWS
Microsoft Azure
Google Cloud
Nuvem Alibaba
Kubernetes
MLOps
OptScale — MLOps
Perfil de ML/IA
Otimização de ML/IA
Criação de perfil de Big Data
PREÇOS OPTSCALE
cloud migration
Acura – migração para nuvem
Visão geral
Nova plataforma de banco de dados
Migração para:
AWS
Microsoft Azure
Google Cloud
Nuvem Alibaba
VMware
Pilha aberta
KVM
Nuvem pública
Migração de:
Na premissa
disaster recovery
Acura – DR e backup na nuvem
Visão geral
Migração para:
AWS
Microsoft Azure
Google Cloud
Nuvem Alibaba
VMware
Pilha aberta
KVM
Artigos técnicos

Hystax OptScale - plataforma de código aberto MLOps

OptScale is an MLOps open source platform
OptScale MLOps and FinOps schema

Recursos de OptScale MLOps

Runsets para dimensionar automaticamente uma série de experimentos

  • Execução automatizada de uma série de experimentos com conjuntos de dados configuráveis, intervalos de hiperparâmetros, e versões de modelos
  • Hardware ideal com uso econômico de Spot, instâncias reservadas/planos de economia
  • Objetivos de experiência configuráveis e critérios de sucesso
  • Várias condições de completar/abortar – pegue primeiro com sucesso, complete tudo
  • Criação de perfil integrada para identificar gargalos

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

  • Lista de modelos com status de metas e recomendações ativas
  • Rastreando o número e a qualidade dos experimentos executados por uma equipe
  • Custo de um modelo geral e experimentos individuais
aws
MS Azure
google cloud platform
Alibaba Cloud
Kubernetes
kubeflow
TensorFlow
spark-apache

Plataformas suportadas

Criação de perfil e otimização de tarefas de ML/AI, identificação de gargalos

  • Rastreamento e criação de perfil de treinamento de modelo ML/AI, coleta de métricas internas e externas
  • Rastreamento de correlação CPU/RAM/GPU/Disk IO
  • Custo mínimo de nuvem para experimentos e desenvolvimento de ML/IA, utilizando instâncias reservadas/planos de economia e dezenas de cenários de otimização

Recomendações de otimização de ML/IA

  • Utilizando Instâncias Reservadas/Spot e Savings Plans
  • Dimensionamento correto e migração da família de instâncias
  • Detectando gargalos de CPU, GPU, RAM e E/S
  • Tráfego entre regiões
  • Comparação de experiência/execução

PaaS ou qualquer instrumentação de serviço externo

  • Custo, desempenho e detalhes de saída de qualquer chamada de API para PaaS ou um serviço externo
  • Rastreamento e visualização de métricas
  • Otimização de desempenho e custo de chamadas de API
  • Tráfego entre regiões
  • S3, Redshift, BigQuery – uma maneira pronta e unificada de adicionar mais serviços
snowflake

Contatos

E-mail: [email protected]
Telefone: +1 628 251 1280
Endereço: 1250 Borregas Avenue Sunnyvale, CA 94089

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