Whitepaper 'FinOps e gerenciamento de custos para Kubernetes'
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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
migração para nuvem
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
recuperação de desastres
Acura – DR e backup na nuvem
Visão geral
Migração para:
AWS
Microsoft Azure
Google Cloud
Nuvem Alibaba
VMware
Pilha aberta
KVM

Criação de perfil de Big Data: melhore o desempenho e otimize os custos de infraestrutura

Identifique gargalos e obtenha dezenas de recomendações de melhorias tangíveis
Big-Data-tarefa-perfil-custo-otimização-Hystax

Criação de perfil de Big Data e identificação de gargalos

Tarefas de Big Data com custo mínimo de infraestrutura

Execute tarefas de Big Data com custo mínimo de infraestrutura

Recomendações_para_otimização_de_desempenho_e_infraestrutura

Recomendações para otimizar o desempenho e a infraestrutura

Suporte-Big-Data-tecnologias-e-linguagens-de-programação

Suporte de várias tecnologias de Big Data e linguagens de programação

Criação de perfil de Big Data e identificação de gargalos

Integração com perfis de trabalhos de Big Data O OptScale analisa métricas internas e externas para identificar problemas e gargalos de criação de perfil. O perfil extensivo de trabalho de dados é um processo complexo que depende de um conjunto definido de hiperparâmetros, hardware ou uso de recursos de nuvem. Após a análise, a equipe de engenharia consegue identificar os gargalos para otimizar o desempenho e a infraestrutura.

Gargalos de identificação de perfil de big data
Executar tarefas de big data com custo mínimo de infraestrutura

Execute tarefas de Big Data com custo mínimo de infraestrutura

Os custos de infraestrutura para executar tarefas de Big Data dependem de diferentes fatores, como o tamanho dos dados, a localização geográfica dos recursos (o tráfego de rede entre regiões de nuvem poderia ser pago), a complexidade dos algoritmos e as necessidades específicas de configuração no processamento de dados, por exemplo , para GCP. O OptScale foi projetado para otimizar a infraestrutura em nuvem, minimizar custos e garantir que os recursos sejam usados de forma eficiente.

Recomendações para otimizar o desempenho e a infraestrutura

Ao abordar os gargalos no processo de criação de perfil de trabalho de Big Data, o OptScale ajuda a melhorar a infraestrutura em nuvem para obter melhor desempenho. OptScale destaca os problemas e oferece recomendações claras para otimizar o uso da nuvem. As recomendações incluem a utilização de instâncias reservadas/spot e planos de economia, dimensionamento de direitos e migração de família de instâncias, otimização de tráfego de rede e inconsistências de IOPS que transformações de dados ou ineficiências de código de modelo podem causar.

conjuntos de corridas para identificar resultados de treinamento de modelos ML-AI eficientes
Suporte-várias-tecnologias-de-big-data-programação-linguagens

Suporte de várias tecnologias de Big Data e linguagens de programação

OptScale é uma solução para equipes de engenharia que usam diferentes tecnologias de big data (como Apache Hadoop ou Apache Spark) e linguagens de programação, que oferece a oportunidade de entregar OptScale a uma ampla gama de empresas. Além disso, o OptScale é construído como uma plataforma de código aberto para ajudar empresas de qualquer tamanho a melhorar o perfil de trabalho de Big Data, obtendo desempenho ideal e custos de infraestrutura.

Novidades e Relatórios

FinOps e MLOps

Uma descrição completa do OptScale como uma plataforma de código aberto FinOps e MLOps para otimizar o desempenho da carga de trabalho na nuvem e o custo da infraestrutura. Otimização de custo de nuvem, Dimensionamento correto de VM, instrumentação PaaS, Localizador de duplicatas S3, Uso RI/SP, detecção de anomalias, + ferramentas de desenvolvedor de IA para utilização ideal da nuvem.

FinOps, otimização de custos de nuvem e segurança

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Otimize o uso de RI/SP para equipes de ML/AI com OptScale

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