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

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

Aprimore o processo de criação de perfil de ML/IA obtendo desempenho ideal e custos mínimos de nuvem para experimentos de ML/IA
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 o OptScale ML/AI e as equipes de engenharia de dados, obtenha um instrumento para rastrear e criar perfis de treinamento de modelo de ML/AI e outras tarefas relevantes. OptScale coleta um conjunto holístico de indicadores de desempenho internos e externos e métricas específicas de modelo, que auxiliam no fornecimento de recomendações de melhoria de desempenho e otimização de custos para experimentos de ML/IA ou tarefas de produção.

A integração do OptScale com o Apache Spark torna o processo de criação de perfil de tarefas do 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.

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

Depois de criar o perfil do treinamento do modelo de ML/IA, o OptScale fornece dezenas de recomendações de otimização da vida real e uma análise de custos aprofundada, que ajudam a minimizar os custos de nuvem para experimentos e desenvolvimento de ML/IA. A ferramenta fornece métricas de ML/IA e rastreamento de KPI, proporcionando total transparência entre as equipes de ML/IA.

Plataformas suportadas

aws
MS Azure
google cloud platform
Alibaba Cloud Logo
Kubernetes
kubeflow
TensorFlow
spark-apache

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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