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
Visão geral do FinOps
Otimização de custos:
AWS
Microsoft Azure
Google Cloud
Nuvem Alibaba
Kubernetes
OptScale — MLOps
Perfil de ML/IA
Otimização de ML/IA
Criação de perfil de Big Data
PREÇOS OPTSCALE
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
Acura – DR e backup na nuvem
Visão geral
Migração para:
AWS
Microsoft Azure
Google Cloud
Nuvem Alibaba
VMware
Pilha aberta
KVM

In-depth analysis of performance metrics for ML model training profiling

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

OptScale profiles machine learning models and analyzes internal and external metrics deeply to identify training issues and bottlenecks.

ML/AI model training is a complex process that depends on a defined hyperparameter set, hardware, or cloud resource usage. OptScale improves ML/AI profiling process by getting optimal performance and helps reach the best outcome of ML/AI experiments.

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

Recomendações granulares de otimização de ML/IA

OptScale provides full transparency across the whole ML/AI model training and teams process and captures ML/AI metrics and KPI tracking, which help identify complex issues in ML/AI training jobs.

To improve the performance OptScale users get tangible recommendations such as utilizing Reserved/Spot instances and Saving Plans, rightsizing and instance family migration, detecting CPU/IO, IOPS inconsistencies that can be caused by data transformations, practical usage of cross-regional traffic, avoiding Spark executors’ idle state, running comparison based on the segment duration.

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

OptScale enables ML/AI engineers to run many training jobs based on a pre-defined budget, different hyperparameters, and hardware (leveraging Reserved/Spot instances) to reveal the best and most efficient outcome for your ML/AI model training.

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

Integração do Spark

OptScale supports Spark to make Spark ML/AI task profiling process more efficient and transparent. A set of OptScale recommendations, delivered to users after profiling ML/AI models, includes avoiding Spark executors’ idle state.

Plataformas suportadas

aws
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 custos de nuvem, redimensionamento de VM, instrumentação PaaS, localizador de duplicatas S3, uso de 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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FinOps e otimização de custos de nuvem para cargas de trabalho de ML/IA

Participe de nossa demonstração ao vivo em 24 de janeiro e descubra como o OptScale permite executar ML/IA ou qualquer tipo de carga de trabalho com desempenho e custo de infraestrutura ideais.