Quando uma empresa usa serviços da AWS, seja executando servidores virtuais ou armazenando dados, ela é cobrada pelos recursos que consome. A equipe FinOps dentro da empresa naturalmente quer ficar por dentro dos custos da nuvem para reduzi-los e otimizá-los.
Você está pronto para navegar tranquilamente em direção a um ambiente de nuvem? Vamos mergulhar em como você pode enfrentar esses desafios incômodos de migração para a nuvem que frequentemente colocam as organizações em desvantagem.
À medida que as organizações se esforçam para modernizar e otimizar suas operações, o machine learning (ML) surgiu como uma ferramenta valiosa para impulsionar a automação. Ao contrário da automação tradicional baseada em regras, o ML se destaca no manuseio de processos complexos e aprende continuamente, levando a uma precisão e eficiência aprimoradas ao longo do tempo.
Para evitar gastos desnecessários com a nuvem, você precisa entender quais serviços de nuvem você usa e quão efetivamente você os usa antes de considerar adicionar mais. É aí que as ferramentas de otimização de custos de nuvem entram em jogo.
Uma avaliação de segurança de nuvem oferece uma revisão completa de como sua infraestrutura de nuvem se posiciona contra várias ameaças internas e externas. Uma abordagem de “esperar para ver” para a segurança de nuvem não é mais suficiente.
Uma nuvem pública permite que as empresas se expandam e se modernizem sem gastar muito com infraestrutura de TI. Pode haver riscos de segurança e financeiros, mas os imensos benefícios de escalabilidade e acessibilidade geralmente os superam.
Pense no MLOps como a ponte entre a ciência de dados e a eficiência operacional, onde o objetivo é traduzir insights de aprendizado de máquina em benefícios comerciais tangíveis com impacto imediato.
Nos últimos anos, o aprendizado de máquina vem conquistando o mundo: cada vez mais organizações de diversas áreas, até mesmo as aparentemente mais
Navegar pelos custos da nuvem pode parecer um labirinto. Mas com o MS Azure, você tem um guia confiável ao seu lado. Ele fornece várias estruturas de preços integradas para ajudar você a economizar e otimizar custos.
Respire aliviado porque o desperdício de nuvens é geralmente algo que você pode evitar. Mas o que desencadeia esse desperdício e como você pode reduzi-lo neste ano e depois?
O acesso ininterrupto aos dados é essencial para atender clientes e manter as operações funcionando sem problemas. É essencial entender por que incorporar backups em nuvem à sua estratégia de gerenciamento de dados é primordial.
Garantir a segurança e a disponibilidade dos seus dados empresariais é crucial. É por isso que qualquer organização precisa priorizar a implementação de estratégias confiáveis de backup e recuperação de dados.
O processo de utilização do modelo para gerar previsões é denominado inferência, e o processo de treinamento do modelo é denominado treinamento.
Três tipos de artefatos são geralmente usados para descrever a essência do MLOps: Dados, Modelo e Código. A equipe de ML deve criar uma base de código pela qual implementar um processo automatizado e repetível
No cenário digital atual, as organizações estão cada vez mais adotando estratégias multicloud para aproveitar os benefícios de vários provedores de nuvem para impulsionar resultados de negócios e otimização de custos
Navegar pelo tempo de inatividade da nuvem é crucial para as empresas, pois impacta diretamente suas operações, produtividade e experiência do cliente. Ao lidar efetivamente com o tempo de inatividade, as empresas podem minimizar interrupções, mitigar perdas financeiras, manter a confiança do cliente e defender sua reputação.
Superar os desafios da complexidade do faturamento na nuvem requer colaboração entre as equipes de finanças, TI e gerenciamento de nuvem. Juntas, elas podem estabelecer processos transparentes, traduzir jargões técnicos em termos financeiros e implementar estratégias para monitorar e otimizar os custos da nuvem de forma consistente.
A equipe de ML forma conjuntos de dados, conduz experimentos em modelos de ML com eles, desenvolve novos recursos para expandir conjuntos de dados e melhorar o desempenho do modelo, salva os melhores modelos no Registro de Modelos para reutilização posterior, configura os processos de Atendimento e Implantação de modelos,
Otimizar os custos associados à execução de clusters Kubernetes requer mais do que apenas processamento numérico. Exige uma abordagem estratégica que promova a colaboração, adote as melhores práticas e capacite as organizações a tomar decisões informadas.
Durante o processo de migração para a nuvem pública, as empresas frequentemente ignoram fatores cruciais e riscos associados. As ameaças representadas pela nuvem são aquelas tipicamente encontradas em infraestruturas de TI tradicionais.
Disaster Recovery as a Service é um serviço de TI gerenciado por terceiros e baseado em nuvem. Este serviço garante que seus dados sejam armazenados em backup com segurança em um data center remoto inacessível, a menos que sejam autenticados.
A natureza de código aberto do OpenStack permite acesso a muitas ferramentas para auxiliar na migração para a nuvem, backup, recuperação de desastres, etc. Muitas dessas ferramentas estão disponíveis gratuitamente e são razoavelmente fáceis de usar.
As despesas operacionais do OpenStack são relativamente modestas, particularmente no contexto de infraestrutura complexa e avançada. Essa relação custo-benefício torna o OpenStack uma opção atraente para recuperação de desastres e backup.
O processo de utilização do modelo para gerar previsões é denominado inferência, e o processo de treinamento do modelo é denominado treinamento.
Para começar, é crucial esclarecer a distinção entre recuperação de desastres e backup, pois eles geralmente são usados incorretamente de forma intercambiável.
Existem várias técnicas para migração para a nuvem e diferentes configurações da nuvem estão disponíveis. No entanto, as tendências que se inclinam para configurações de multicloud e nuvem híbrida estão se tornando mais evidentes.
Cortar custos em resposta à crise econômica só levará as organizações até certo ponto, e perder muito pode criar problemas mais tarde. Portanto, as organizações devem
O processo de utilização do modelo para gerar previsões é denominado inferência, e o processo de treinamento do modelo é denominado treinamento.
Se as métricas desejadas de um modelo de ML não puderem ser alcançadas, pode-se tentar expandir a descrição dos recursos dos objetos do conjunto de dados com novos recursos
As partes principais do esquema, que descreve os principais processos de MLOps, são blocos horizontais, dentro dos quais são descritos os aspectos processuais dos MLOps (eles
Como descrever todos os processos relacionados ao conceito de MLOps? Surpreendentemente, os autores do artigo “Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and
Como a maioria dos processos de TI, o MLOps tem níveis de maturidade. Eles ajudam as empresas a entender onde estão no processo de desenvolvimento e o que precisa ser mudado
O cenário do desenvolvimento de software está em constante evolução e, nos últimos anos, duas metodologias significativas surgiram: DevOps e MLOps. Tanto DevOps quanto MLOps visam
Os modelos de machine learning (ML) são parte integrante de muitas aplicações modernas, que vão do reconhecimento de imagem ao processamento de linguagem natural. No entanto, desenvolver e treinar ML
À medida que a tecnologia continua a avançar, a TI se tornou parte integrante dos negócios modernos. O custo da infraestrutura e dos serviços de TI, no entanto, pode ser um
MLOps significa Machine Learning Operations e se refere à prática de implementar o desenvolvimento, implantação, monitoramento e gerenciamento de modelos de ML (machine learning) em
1250 Borregas Ave, Sunnyvale, CA 94089, EUA | [email protected]
