Whitepaper 'FinOps and cost management for Kubernetes'
OptScale is fully available as an open source solution under Apache 2.0 on GitHub
Ebook 'From FinOps to proven cloud cost management & optimization strategies'

Uma solução FinOps open source com capacidade de criação e otimização de perfil ML/AI

Melhore o processo de definição de perfis ML/AI obtendo o melhor desempenho e o mínimo de custos para experimentos de ML/AI

Reconhecida pela Forrester como uma solução líder em gerenciamento de custos de nuvem

OptScale ML-AI Optimization
Hystax-OptScale-ML-task-profiling-optimization

Criação de perfil e otimização de tarefas de ML/AI

OptScale performance improvement recommendations

Dezenas de recomendações tangíveis de melhoria de desempenho de ML/AI

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

Runsets para simular o treinamento de modelo de ML/AI 

Optscale minimal cloud cost

Custo mínimo de nuvem para experimentos e desenvolvimento ML/AI

Criação de perfil e otimização de tarefas de ML/AI

Com a OptScale equipes de engenharia de dados e de ML/AI obtêm um instrumento para rastrear e criar perfis de treinamento de modelo ML/AI, entre outras tarefas relevantes. OptScale coleta um conjunto holístico de métricas de desempenho externo, interno e específicas de modelo, que ajudam a gerar recomendações de performance e otimização de custos para experimentos ML/AI ou tarefas de produção. A integração da OptScale com Apache Spark torna o processo de criação de perfis de tarefas Spark ML/AI mais eficiente e transparente.

Hystax OptScale ML-AI profiling and optimization
OptScale-tangible-performance-improvement-recommendations

Dezenas de recomendações tangíveis de melhoria de desempenho de ML/AI

Ao integrar com um processo de treinamento do modelo de ML/AI, a OptScale evidencia os gargalos e oferece recomendações claras para alcançar a otimização do desempenho de ML/AI. As recomendações incluem a utilização de instâncias Reserved/Spot e Planos de Economia, rightsizing e migração de família de instâncias, estado ocioso dos executores Spark, detecção de CPU/IO e inconsistências IOPS que podem ser causadas por transformações de dados ou ineficiências de código de modelo.

Reconhecida pela Forrester como uma solução líder em gerenciamento de custos de nuvem

Runsets para simular o treinamento de modelo de ML/AI em diferentes ambientes e hiperparâmetros

A OptScale permite aos engenheiros de ML/AI executar uma série de trabalhos de treinamento baseados em orçamento pré-definido, diferentes hiperparâmetros, hardware (alavancando instâncias Reserved/Spot) para revelar os melhores e mais eficientes resultados para seu modelo de treinamento de ML/AI.

OptScale-runsets_ML_model_training_simulation_on_different_environment_hyperparameters
OptScale-minimal-cloud-cost-for-ML-experiments-and-development

Custo mínimo de nuvem para experimentos e desenvolvimento ML/AI

Após a criação do perfil de treinamento do modelo de ML/AI, a OptScale oferece dezenas de recomendações de otimização de vida real e análise de custos profunda, que ajudam a minimizar os custos de nuvem para experimentos e desenvolvimento de ML/AI. A ferramenta fornece métricas de ML/AI e rastreamento de KPIs, proporcionando total transparência entre as equipes de ML/AI.

Novidades e Relatórios

FinOps e Gestão de Ambiente de Testes

Descrição completa da OptScale como plataforma FinOps e de gerenciamento de ambiente de teste para organizar o uso do ambiente de TI compartilhado, otimizar e prever os custos do Kubernetes e de nuvem

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

Envolva seus engenheiros em FinOps e na economia de custos de nuvem

Descubra como a OptScale ajuda as empresas a aumentar rapidamente a adoção de FinOps, envolvendo engenheiros na capacitação de FinOps e na redução de custos de nuvem