Top 10 Server Scheduler Alternativen & Wettbewerber

Server Scheduler ist nicht die einzige Option für Auto-Skalierungssoftware. Entdecken Sie andere konkurrierende Optionen und Alternativen. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu Server Scheduler zu berücksichtigen sind, beinhalten Benutzerfreundlichkeit und Zuverlässigkeit. Die beste Gesamtalternative zu Server Scheduler ist Google Compute Engine. Andere ähnliche Apps wie Server Scheduler sind AWS Auto Scaling, ScaleOps, Cast AI, und Pepperdata Capacity Optimizer. Server Scheduler Alternativen finden Sie in Auto-Skalierungssoftware, aber sie könnten auch in Cloud-Kostenmanagement-Tools oder Lastverteilungssoftware sein.

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Beste kostenpflichtige & kostenlose Alternativen zu Server Scheduler

Google Compute Engine
AWS Auto Scaling
ScaleOps
Cast AI
Pepperdata Capacity Optimizer
Amazon EC2 Auto Scaling
Xosphere Instance Orchestrator
Real-Time Technology Solutions

Top 10 Alternativen zu Server Scheduler kürzlich von der G2-Community überprüft

Untenstehende Optionen durchsuchen. Basierend auf Bewertungsdaten können Sie sehen, wie Server Scheduler im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet und das beste Produkt für Ihr Unternehmen finden.

Google Compute Engine

Von Google

4.5/5

(939)

Produktbeschreibung

Gemeinsame Kategorien mit Server Scheduler:

Automatische Skalierung

AWS Auto Scaling

Von Amazon Web Services (AWS)

4.5/5

(251)

Produktbeschreibung

Gemeinsame Kategorien mit Server Scheduler:

Automatische Skalierung

ScaleOps

Von ScaleOps - Cloud-Native Optimization

4.6/5

(77)

Produktbeschreibung

Gemeinsame Kategorien mit Server Scheduler:

Automatische Skalierung

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Pepperdata Capacity Optimizer

Von Pepperdata

4.6/5

(39)

Produktbeschreibung

Pepperdata optimiert automatisch Systemressourcen und bietet ein detailliertes, korreliertes Verständnis jeder Anwendung mithilfe von Hunderten von Anwendungs- und Infrastrukturmesswerten, die in Echtzeit gesammelt werden. Es hebt Anwendungen hervor, die Aufmerksamkeit benötigen, identifiziert automatisch Engpässe und warnt vor Dauer, Ausfallbedingungen und Ressourcennutzung. In der Cloud oder vor Ort bietet dieser automatisierte Ansatz vollständige Beobachtbarkeit und Einblick in Ihren Big-Data-Stack.

Gemeinsame Kategorien mit Server Scheduler:

Automatische Skalierung

Amazon EC2 Auto Scaling

Von Amazon Web Services (AWS)

4.6/5

(30)

Produktbeschreibung

Amazon EC2 Auto Scaling ist ein Dienst, der die Verfügbarkeit von Anwendungen aufrechterhält, indem er die Kapazität von Amazon EC2-Instanzen automatisch an die sich ändernde Nachfrage anpasst. Er ermöglicht es Benutzern, Skalierungsrichtlinien zu definieren, die dynamisch Instanzen basierend auf Echtzeitmetriken oder vorhersehbaren Zeitplänen hinzufügen oder entfernen, um optimale Leistung und Kosteneffizienz sicherzustellen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Automatische Skalierung: Startet nahtlos neue EC2-Instanzen, wenn die Nachfrage steigt, und beendet nicht benötigte Instanzen, wenn die Nachfrage sinkt, um die Ressourcennutzung zu optimieren. - Dynamische und vorausschauende Skalierung: Passt die Kapazität basierend auf Amazon CloudWatch-Metriken oder vordefinierten Zeitplänen an, um proaktive Skalierung in Erwartung von Verkehrsschwankungen zu ermöglichen. - Gesundheitsüberwachung und Ersatz: Überwacht kontinuierlich den Zustand der Instanzen und ersetzt automatisch beeinträchtigte Instanzen, um die gewünschte Kapazität und Anwendungsverfügbarkeit aufrechtzuerhalten. - Multi-AZ-Bereitstellung: Verteilt Instanzen über mehrere Verfügbarkeitszonen, um die Fehlertoleranz zu erhöhen und die Widerstandsfähigkeit gegen lokale Ausfälle zu verbessern. - Unterstützung für mehrere Instanztypen und Kaufoptionen: Ermöglicht die Bereitstellung verschiedener Instanztypen und Kaufoptionen, einschließlich On-Demand- und Spot-Instanzen, um Leistung und Kosten zu optimieren. - Integration mit Lastverteilung: Arbeitet mit Elastic Load Balancing zusammen, um eingehenden Datenverkehr gleichmäßig über gesunde Instanzen zu verteilen und so eine konsistente Anwendungsleistung sicherzustellen. Primärer Wert und gelöstes Problem: Amazon EC2 Auto Scaling adressiert die Herausforderung der schwankenden Anwendungsnachfrage, indem es die Rechenkapazität automatisch anpasst und sicherstellt, dass Anwendungen reaktionsfähig und kosteneffizient bleiben. Durch die Automatisierung des Skalierungsprozesses reduziert es die Notwendigkeit manueller Eingriffe, minimiert das Risiko der Über- oder Unterbereitstellung von Ressourcen und verbessert die Zuverlässigkeit und Leistung der Anwendung insgesamt.

Gemeinsame Kategorien mit Server Scheduler:

Automatische Skalierung

Xosphere Instance Orchestrator

Von Xosphere

5/5

(17)

Produktbeschreibung

Xospheres Superkraft besteht darin, die AWS EC2-Kosten um bis zu 80 % zu reduzieren. Xosphere ist das weltweit einzige intelligente Cloud-Orchestrierungsunternehmen, das Unternehmen befähigt, Anwendungen nahtlos zur richtigen Zeit an den richtigen Ort zu verschieben, um Cloud-Kosten zu senken und die Zuverlässigkeit zu erhöhen. Die intelligente Cloud-Software von Xosphere verwandelt unzuverlässige Spot-Instanzen in robuste Ressourcen, die die gleiche Zuverlässigkeit wie On-Demand-Instanzen bieten, jedoch zu einem Bruchteil der Kosten, was beispiellose Einsparungen ermöglicht. Für Unternehmen, die Cloud-Kosten senken möchten, maximiert die Optimierungs-Engine von Xosphere die Einsparungen mit der schnellsten Implementierungsgeschwindigkeit in der Branche. Xosphere Instance Orchestrator ist eine cloud-native, selbst gehostete Abonnement-Softwareanwendung. Sie wird in Ihr Amazon Web Services (AWS)-Konto entweder über einen CloudFormation-Stack oder ein Terraform-Modul installiert und läuft mit Lambda-Funktionen. Instance Orchestrator verwendet ein Opt-in-Design; es wird nur auf Auto-Scaling-Gruppen oder einzelnen Instanzen ausgeführt, die explizit über ein AWS-Tag aktiviert wurden. Tags können mit jeder Methode oder jedem Tool angewendet werden, das innerhalb der Organisation zur Verwaltung von Tags verwendet wird (zum Beispiel AWS Console, AWS CLI, AWS APIs, Infrastruktur-als-Code-Plattformen wie CloudFormation oder Terraform, Cloud-Management-Plattformen usw.). Sobald dieses aktivierende Tag angewendet wurde, wird Instance Orchestrator seine Verwaltungsaufgaben automatisch fortlaufend ausführen.

Gemeinsame Kategorien mit Server Scheduler:

Automatische Skalierung

Real-Time Technology Solutions

Von Broadcom

4.8/5

(9)

Produktbeschreibung

Gemeinsame Kategorien mit Server Scheduler:

Automatische Skalierung

UbiOps

Von UbiOps

4.7/5

(5)

Produktbeschreibung

UbiOps von Dutch Analytics ist eine All-in-One-Softwareplattform, die es Ihnen ermöglicht, Ihre Algorithmen sehr schnell in skalierbare, robuste und sichere End-to-End-Anwendungen zu verwandeln. Dies ohne die Notwendigkeit, Kenntnisse über die Einrichtung von Cloud-Infrastruktur, Micro-Services, automatisches Skalieren oder DevOps-Praktiken zu haben. Sparen Sie Monate an Arbeit, da UbiOps einen reibungslosen Übergang von der Datenwissenschaft zum IT-Bereich übernimmt. Leicht einsetzbar über öffentliche/private Cloud oder On-Premise. Zentral verwaltet und vollständig gesichert mit Daten- und Code-Verschlüsselung.

Gemeinsame Kategorien mit Server Scheduler:

Automatische Skalierung

Sedai

Von Sedai

4.5/5

(4)

Produktbeschreibung

Sedai integriert wesentliche Merkmale autonomer Systeme in einem Cloud-Kontext. Durch die Nutzung eines massiven Zustroms von Datenströmen baut Sedai eine Intelligenzschicht über seine zentrale Entscheidungsmaschine auf, die Konzepte aus der Wahrscheinlichkeitstheorie und angewandten maschinellen Lerntechniken ableitet. Sein selbstlernendes und selbstkorrigierendes Modell verwaltet nahtlos Cloud-Plattformen mit einem Fokus auf erklärbare Entscheidungen. Unsere Produkte S.Watch Sedai verbindet sich mit verschiedenen Überwachungstools, darunter Prometheus, Datadog, Cloudwatch usw., und verfolgt vier goldene Signale: Latenz, Verkehr, Fehler und Sättigung. S-Watch filtert Lärm, um Einblicke und Empfehlungen zu bieten, um wichtige KPIs wie MTTD, MTTF, MTBF und MTTR auf akzeptable Werte zu bringen. S.Run Sedai destilliert Daten in eine erklärbare und anpassbare Wissensbasis, die seine maschinellen Lernmodelle antreibt. Diese Modelle versorgen Sedais zentrale Entscheidungsmaschine, die effiziente und korrigierende Arbeitsabläufe für alle identifizierten Abweichungen bestimmt, um optimale Strategien für die Erkennung und sichere Behebungen abzuleiten. Sein echtes Closed-Loop-Lernmodell ermöglicht eine Selbstkonfiguration auf optimalen Ebenen und gewährleistet die höchsten Verfügbarkeitsstufen. Ausgestattet mit umfangreichen Daten, tiefen Einblicken und einer reichen Wissensbasis können von Sedai verwaltete Plattformen einen selbstoptimierten Zustand erreichen.

Gemeinsame Kategorien mit Server Scheduler:

Automatische Skalierung