Whitepaper 'FinOps e gerenciamento de custos para Kubernetes'

Obtenha sua cópia

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!

Como otimizar o uso de RI/SP para equipes de ML/AI com OptScale →

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

Obtenha o e-book

Entrar Inscrever-se

OptScale — FinOps

Visão geral do FinOps

Otimização de custos:

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud

Nuvem Alibaba

Kubernetes

OptScale — MLOps

Perfil de ML/IA

Otimização de ML/IA

Criação de perfil de Big Data

PREÇOS OPTSCALE

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

Acura – DR e backup na nuvem

Visão geral

Migração para:

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud

Nuvem Alibaba

VMware

Pilha aberta

KVM

Voltar para todos os whitepapers

Artigos técnicos

Hystax OptScale - plataforma de código aberto MLOps

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

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

Contatos

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

Digite seu e-mail para ser notificado sobre conteúdo novo e relevante.

Obrigado por se juntar a nós!

Esperamos que você ache útil

Você pode cancelar a assinatura dessas comunicações a qualquer momento. política de Privacidade