Otimização de custos de ML

Aprimore o processo de criação de perfil de ML/IA obtendo desempenho ideal e custos mínimos de nuvem para experimentos de ML/IA

Otimização RI/SP

Identificação de recursos não utilizados

Cronogramas de energia

Otimização de armazenamento de objetos

Redimensionamento de VM

Gerenciamento de custos do Databricks

Otimização RI/SP

O painel de uso de RI/SP permite que os usuários do OptScale prevejam o uso garantido, utilizem recomendações para melhor utilização de RI/SP e economizem uma porcentagem de dois dígitos nos gastos mensais com nuvem.

Ao integrar-se a um processo de treinamento de modelo de ML/IA, o OptScale destaca gargalos e oferece recomendações claras para alcançar a otimização do desempenho de ML/IA.

As recomendações incluem utilizando instâncias reservadas/spot e planos de economia, que ajudam a minimizar os custos da nuvem para experimentos e desenvolvimento de ML/IA.

A combinação estratégica de Planos de Economia, Instâncias Reservadas e Instâncias Spot permite que as organizações encontrem um equilíbrio entre eficiência de custos e flexibilidade, maximizando o valor dos processos de aprendizado de máquina.

Identificação de recursos não utilizados e gargalos

Por meio do perfil integrado, o OptScale destaca os gargalos de cada experimento executado e oferece recomendações claras de otimização para alcançar melhorias de desempenho. As recomendações incluem a utilização de Instâncias Reservadas/Spot e Planos de Economia, redimensionamento e migração de famílias de instâncias, além da detecção de inconsistências de CPU/IO e IOPS causadas por transformações de dados ou ineficiências no código do modelo.

Recursos não utilizados e negligenciados são adicionados à conta de nuvem da empresa, e os usuários nem esperam que estejam pagando por eles.

O OptScale permite que especialistas em ML identificar e limpar instantâneos órfãos para manter os custos da nuvem sob controle.

Cronogramas de energia

Cronogramas de energia da OptScale recurso permite o desligamento programado de instâncias; os usuários podem automaticamente inicie e pare VMs para evitar o risco de erro humano e o fardo do gerenciamento manual.

Com uma única solução que funciona em diversas plataformas de nuvem, os clientes têm uma experiência consistente e otimizada, não importa onde seus recursos estejam hospedados.

Otimização de armazenamento de objetos: localizador de objetos duplicados S3

O Duplicate Object Finder para AWS S3 proporciona redução significativa nos custos da nuvem ao iluminar os objetos duplicados.

O labirinto do AWS S3 frequentemente abriga objetos duplicados, uma ameaça silenciosa que, com o tempo, incha os gastos com a nuvem. O OptScale verifica e extrai duplicatas de um grande número de objetos S3. Dissipando as restrições de conectividade de contas individuais, Localizador de objetos S3 duplicados da OptScale permite que os usuários vinculem contas ilimitadas da nuvem AWS.

Dimensionamento correto de VM: seleção ideal de tipo de instância e família

A escolha do tipo e da família de instância ideais envolve selecionar VMs das ofertas de um provedor de nuvem que melhor atendam aos requisitos de desempenho e custo de suas cargas de trabalho de ML.

O OptScale permite equilibrar as necessidades de desempenho com as considerações de custo, selecionando instâncias que fornecem os recursos necessários ao menor custo.

Ao monitorar, analisar e ajustar continuamente as configurações de VM com base nos requisitos de carga de trabalho, o OptScale aprimora o desempenho dos fluxos de trabalho de ML, minimizando os custos.

Gerenciamento de custos do Databricks

Com o OptScale, os usuários melhoram a visibilidade e o controle sobre as despesas do Databricks e obtêm detalhes sobre quais experimentos os custos são distribuídos

Suporte a Databricks A plataforma OptScale permite que especialistas em ML identifiquem como os custos do Databricks são distribuídos entre experimentos e tarefas de ML. A fonte de dados do Databricks conectada é gerenciada da mesma forma que outras fontes de dados.

O OptScale captura metadados de recursos do Databricks, como nome, tags e região, permitindo alocação eficaz de custos.

Instrumentação S3 e Redshift

Com o OptScale, os usuários obtêm uma visão completa das chamadas de API do S3 e do Redshift, do uso e do custo para o treinamento de modelos de ML ou experimentos de engenharia de dados. A plataforma oferece aos usuários rastreamento e visualização de métricas, bem como recomendações de otimização de desempenho e custos.