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:
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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:
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Pilha aberta
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Nuvem pública
Migração de:
Na premissa
disaster recovery
Acura – DR e backup na nuvem
Visão geral
Migração para:
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Microsoft Azure
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KVM
Artigos técnicos

OptScale é uma solução FinOps e MLOps de código aberto criada para ML/AI, Big Data, CI/CD e cargas de trabalho regulares

OptScale open source solution
OptScale é uma otimização FinOps e ML/AI de código aberto ferramenta disponível sob a licença Apache 2.0. Os usuários também podem obter a solução OptScale para implantação no local e como SaaS.

Criação de perfil de aplicativo OptScale ML/AI e recursos de otimização de desempenho

Criação de perfil e otimização de tarefas de ML/AI

Hystax-OptScale-ML-task-profiling-optimization

As equipes de ML/AI e engenharia de dados obtêm uma ferramenta para rastrear e criar perfis de treinamento do modelo ML/AI. O OptScale coleta desempenho interno/externo e métricas específicas do modelo, que ajudam a fornecer dicas de otimização de desempenho e custo para experimentos de ML/IA ou tarefas de produção.

Métricas de ML/AI e rastreamento de KPI e transparência entre as equipes de ML/AI

ML-model-training-tracking-and-profiling-OptScale

O OptScale cria perfis de modelos de ML/AI, oferece uma análise profunda de métricas internas/externas para identificar problemas e gargalos de treinamento. O OptScale melhora o processo de criação de perfil de ML/AI obtendo desempenho ideal e ajuda a alcançar o melhor resultado para experimentos de ML/AI.

Dezenas de recomendações de melhoria de desempenho tangíveis

OptScale performance improvement recommendations

As dicas de otimização de desempenho OptScale incluem a utilização de instâncias Reserved/Spot e Saving Plans, dimensionamento correto e migração de família de instâncias, estado ocioso dos executores Spark, detecção de CPU/IO, inconsistências de IOPS que podem ser causadas por transformações de dados.

Runsets

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

O OptScale permite que os engenheiros de ML/AI executem vários trabalhos de treinamento com base em um orçamento predefinido, diferentes hiperparâmetros e hardware (alavancando instâncias Reserved/Spot) para revelar o melhor e mais eficiente resultado para seu treinamento de modelo ML/AI.

Integração do Spark

Spark integration

O OptScale oferece suporte ao Spark para tornar o processo de criação de perfil de tarefa do Spark ML/AI transparente e mais eficiente. Um conjunto de recomendações OptScale, que são entregues aos usuários após a criação de perfis de modelos de ML/AI, inclui evitar o estado ocioso dos executores do Spark.

Custo mínimo de nuvem para experimentos e desenvolvimento de ML/IA

Optscale minimal cloud cost

A análise aprofundada de custos OptScale e dezenas de práticas recomendadas de otimização ajudam a minimizar os custos de nuvem para experimentos e desenvolvimento de ML/IA. A ferramenta fornece métricas de ML/AI e rastreamento de KPI, proporcionando total transparência entre as equipes de ML/AI.

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

Plataformas suportadas

Sobre nós

A Hystax desenvolve OptScale, uma plataforma de código aberto MLOps e FinOps que otimiza o desempenho e o custo da infraestrutura de TI analisando o uso da nuvem, criação de perfil e instrumentação de aplicativos, tarefas de ML/IA e serviços de PaaS na nuvem, além de fornecer recomendações de otimização tangíveis. A ferramenta visa encontrar gargalos de desempenho, otimizar gastos com nuvem e fornecer uma visão completa dos recursos de nuvem utilizados e seus detalhes de uso. A plataforma pode ser usada como SaaS ou implantada a partir do código-fonte; ele é otimizado para equipes de ML/AI, mas funciona com qualquer carga de trabalho.

Contatos

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

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