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
Demonstração do OptScale

Como construir um processo FinOps e MLOps para otimizar o desempenho e o custo da carga de trabalho na nuvem

Junte-se a nós para descobrir a diferença entre FinOps e Cloud Cost Management, quais recomendações de economia têm o maior impacto, como evitar choques nas contas e como o MLOps ajuda a aumentar a eficiência dos experimentos de ML.

Você verá como o OptScale permite que você execute ML/IA ou qualquer tipo de carga de trabalho com desempenho e custo de infraestrutura ideais.

Não perca!

Quarta-feira, 27 de setembro
10h PST
Edwin-Alexander Kuss, Head of Globals Sales

Edwin-Alexander Kuss, Chefe de Vendas Globais da Hystax

Durante nossa demonstração de 45 minutos do Hystax OptScale Group, Edwin-Alexander Kuss, Diretor de Vendas Globais da Hystax, mostrará como o OptScale, uma plataforma FinOps e MLOps de código aberto, pode ser usado para:

  • Fornecendo uso completo de recursos de nuvem e transparência de custos
  • Fornecendo recomendações de otimização de custos e desempenho
  • Detecção de anomalias e ampla funcionalidade para evitar estouros de orçamento
  • Obtendo muitos recursos de MLOps, como tabelas de classificação de modelos de ML, identificação e otimização de gargalos de desempenho, execução em massa de experimentos de ML/IA usando instâncias Spot e Reservadas, rastreamento de experimentos
  • Instrumentar qualquer serviço PaaS ou SaaS externo
  • Controle o desempenho e o custo de cada aplicativo ou experimento de ML/IA em um único painel de vidro

Também agendaremos um tempo para uma sessão de perguntas e respostas para garantir que responderemos a todas as suas perguntas.

Estou ansioso para conhecê-lo lá!

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