Whitepaper 'FinOps e gerenciamento de custos para Kubernetes'
O OptScale está totalmente disponível como uma solução de código aberto no Apache 2.0 em GitHub
Ebook 'De FinOps a estratégias comprovadas de gerenciamento e otimização de custos de nuvem'

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
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Criação de perfil de Big Data e identificação de gargalos

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Execute tarefas de Big Data com custo mínimo de infraestrutura

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Recomendações para otimizar o desempenho e a infraestrutura

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Suporte de várias tecnologias de Big Data e linguagens de programação

Criação de perfil de Big Data e identificação de gargalos

Ao integrar-se com trabalhos de Big Data, a criação de perfis OptScale fornece uma análise profunda de métricas internas e externas para identificar problemas e gargalos de criação de perfis. A criação de perfil de trabalho de Big Data é um processo complexo, que depende de um conjunto de hiperparâmetros definido, hardware ou uso de recursos de nuvem. Após a conclusão da análise, a equipe de engenharia poderá identificar os gargalos para otimizar o desempenho e a infraestrutura.

Big-data-profiling-identifying-bottlenecks
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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 as regiões da nuvem pode ser pago), a complexidade dos algoritmos e as necessidades específicas de configuração no processamento de dados, por exemplo, como para o GCP. O OptScale foi projetado para otimizar a infraestrutura de nuvem, minimizar os custos da nuvem e garantir que os recursos sejam usados com eficiência.

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 de nuvem para um melhor desempenho. O OptScale destaca os problemas e oferece recomendações claras para otimizar o uso da nuvem. As recomendações incluem a utilização de instâncias reservadas/pontuais e planos de salvamento, dimensionamento correto e migração da família de instâncias, otimização do tráfego de rede e inconsistências de IOPS que podem ser causadas por transformações de dados ou ineficiências de código de modelo.

runsets to identify efficient ML-AI model training results
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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 executar a otimização de custos de nuvem em vários cenários e garantir a criação de perfil e otimização de ML/AI

FinOps, otimização de custos de nuvem e segurança

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

Este ebook aborda a implementação de princípios básicos de FinOps para lançar luz sobre formas alternativas de conduzir a otimização de custos na nuvem