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
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

Análise aprofundada de métricas de desempenho para perfil de treinamento de modelo de ML

Melhore o algoritmo para maximizar a utilização de recursos de treinamento de ML/IA e o resultado dos experimentos
ML-AI performance profiling
ML-model-training-tracking-and-profiling-OptScale

Rastreamento e perfil de treinamento de modelo ML/AI, métricas de desempenho internas/externas

ML-AI-optimization-recommendations-OptScale

Recomendações granulares de otimização de ML/IA

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

Runsets para identificar os resultados de treinamento do modelo ML/AI mais eficientes 

Spark integration

Integração do Spark

Rastreamento e criação de perfil de treinamento de modelo ML/AI, coleta de métricas de desempenho interno e externo

O OptScale traça perfis de modelos de aprendizado de máquina e analisa profundamente métricas internas e externas para identificar problemas e gargalos de treinamento.

O treinamento do modelo ML/AI é um processo complexo que depende de um conjunto definido de hiperparâmetros, hardware ou uso de recursos de nuvem. OptScale melhora o processo de criação de perfil de ML/IA, obtendo desempenho ideal e ajuda a alcançar o melhor resultado dos experimentos de ML/IA.

OptScale-performance-profiling-inside-outside-metrics-analysis
granular ML/AI optimization recommendations

Recomendações granulares de otimização de ML/IA

O OptScale fornece total transparência em todo o processo de treinamento e equipes do modelo de ML/IA e captura métricas de ML/IA e rastreamento de KPI, que ajudam a identificar problemas complexos em trabalhos de treinamento de ML/IA.

Para melhorar o desempenho, os usuários do OptScale obtêm recomendações tangíveis, como utilização de instâncias reservadas/spot e planos de economia, dimensionamento de direitos e migração de família de instâncias, detecção de CPU/IO, inconsistências de IOPS que podem ser causadas por transformações de dados, uso prático de tráfego inter-regional, evitando Estado ocioso dos executores do Spark, executando comparação com base na duração do segmento.

Runsets para identificar os resultados de treinamento do modelo ML/AI mais eficientes com um conjunto de hiperparâmetros e orçamento definidos

O OptScale permite que os engenheiros de ML/IA executem muitos trabalhos de treinamento com base em um orçamento predefinido, diferentes hiperparâmetros e hardware (aproveitando instâncias reservadas/spot) para revelar o melhor e mais eficiente resultado para o treinamento do seu modelo de ML/AI.

runsets to identify efficient ML-AI model training results
Spark-integration-with-OptScale

Integração do Spark

OptScale oferece suporte ao Spark para tornar o processo de criação de perfil de tarefas do Spark ML/AI mais eficiente e transparente. Um conjunto de recomendações OptScale, entregues aos usuários após a criação de perfil de modelos de ML/AI, inclui evitar o estado ocioso dos executores do Spark.

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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