Optimización de costos de ML

Mejore el proceso de creación de perfiles de ML/AI obteniendo un rendimiento óptimo y costos mínimos en la nube para experimentos de ML/AI

Optimización RI/SP

Identificación de recursos no utilizados

Horarios de energía

Optimización del almacenamiento de objetos

Corrección de tamaño de la máquina virtual

Gestión de costes de Databricks

Optimización RI/SP

El panel de uso de RI/SP permite a los usuarios de OptScale pronosticar el uso garantizado, utilizar recomendaciones para una mejor utilización de RI/SP y ahorrar un porcentaje de dos dígitos del gasto mensual en la nube.

Al integrarse con un proceso de entrenamiento de modelos ML/IA, OptScale destaca los cuellos de botella y ofrece recomendaciones claras para alcanzar la optimización del rendimiento de ML/IA.

Las recomendaciones incluyen: Utilizando instancias reservadas/spot y planes de ahorro, que ayudan a minimizar los costos de la nube para experimentos y desarrollo de ML/IA.

La combinación estratégica de planes de ahorro, instancias reservadas e instancias puntuales permite a las organizaciones lograr un equilibrio entre la rentabilidad y la flexibilidad, maximizando el valor de los procesos de aprendizaje automático.

Identificación de recursos no utilizados y cuellos de botella

Mediante la creación de perfiles integrados, OptScale destaca los cuellos de botella de cada ejecución de experimento y ofrece recomendaciones claras de optimización Para lograr una mejora del rendimiento, se recomienda utilizar instancias reservadas/spot y planes de ahorro, ajustar el tamaño y migrar familias de instancias, y detectar inconsistencias de CPU/IO e IOPS causadas por transformaciones de datos o ineficiencias del código del modelo.

Los recursos no utilizados o pasados por alto se agregan a la factura de la nube de una empresa y los usuarios ni siquiera esperan estar pagando por ellos.

OptScale permite a los especialistas en ML Identificar y limpiar instantáneas huérfanas para mantener los costos de la nube bajo control.

Horarios de energía

Programaciones de energía de OptScale característica permite el apagado programado de instancias; los usuarios pueden automáticamente Iniciar y detener las máquinas virtuales para evitar el riesgo de error humano y la carga de la gestión manual.

Con una única solución que funciona en múltiples plataformas de nube, los clientes tienen una experiencia consistente y optimizada, sin importar dónde estén alojados sus recursos.

Optimización del almacenamiento de objetos: Buscador de objetos duplicados S3

El Buscador de objetos duplicados para AWS S3 ofrece una importante reducción de costos en la nube al iluminar los objetos duplicados.

El laberinto de AWS S3 suele albergar objetos duplicados, una amenaza silenciosa que, con el tiempo, aumenta los gastos de la nube. OptScale escanea y extrae duplicados de una gran cantidad de objetos S3. Eliminando las limitaciones de la conectividad de cuentas individuales, Buscador de objetos S3 duplicados de OptScale permite a los usuarios vincular cuentas de nube de AWS ilimitadas.

Dimensionamiento adecuado de máquinas virtuales: selección óptima del tipo y la familia de instancias

Para elegir el tipo y la familia de instancias óptimos, es necesario seleccionar máquinas virtuales de las ofertas de un proveedor de nube que mejor satisfagan los requisitos de rendimiento y costo de sus cargas de trabajo de ML.

OptScale permite equilibrar las necesidades de rendimiento con las consideraciones de costos al seleccionar instancias que proporcionen los recursos necesarios al menor costo.

Al monitorear, analizar y ajustar continuamente las configuraciones de las máquinas virtuales según los requisitos de carga de trabajo, OptScale mejora el rendimiento de los flujos de trabajo de ML y, al mismo tiempo, minimiza los costos.

Gestión de costes de Databricks

Con OptScale, los usuarios mejoran la visibilidad y el control sobre los gastos de Databricks y obtienen detalles sobre en qué experimentos se distribuyen los costos.

Soporte para Databricks La plataforma OptScale permite a los especialistas en aprendizaje automático (ML) identificar cómo se distribuyen los costos de Databricks entre los experimentos y tareas de ML. La fuente de datos de Databricks conectada se gestiona de la misma manera que otras fuentes de datos.

OptScale captura metadatos de los recursos de Databricks, como nombre, etiquetas y región, lo que permite una asignación de costos efectiva.

Instrumentación S3 y Redshift

Con OptScale, los usuarios obtienen una visión completa de las llamadas a las API de S3 y Redshift, su uso y el coste de sus experimentos de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático o de ingeniería de datos. La plataforma proporciona a los usuarios... Seguimiento y visualización de métricas, así como recomendaciones de optimización de rendimiento y costos.