Federator.ai Reseñas y Detalles del Producto

Sus algoritmos de autoaprendizaje pueden capturar con bastante precisión las cargas de trabajo de las aplicaciones. Me da la confianza para seguir sus recomendaciones oportunas para asignar recursos en la nube. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No es una aplicación SaaS, es una aplicación independiente en contenedores que se ejecuta en Kubernetes. Algunas industrias con una política estricta de seguridad de la información, como la banca o las telecomunicaciones, la adorarán, pero personalmente prefiero SaaS. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es impresionante proporcionar visibilidad de las correlaciones entre las aplicaciones y los recursos con cifras cuantificadas. Proporciona una base sólida para la optimización accionable. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El control de acceso basado en roles al software es necesario para que las cuentas involucradas en el proyecto puedan ser gestionadas por diferentes privilegios de acceso. Sería mejor que fuera multitenant. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La comparación de los ahorros potenciales en el entorno de múltiples nubes se basa en sus predicciones precisas de la carga de trabajo de la aplicación. Hizo una comparación de costos significativa y agilizó nuestro proceso de toma de decisiones para la migración de cargas de trabajo entre diferentes proveedores de servicios en la nube. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Realmente no he encontrado nada que no me guste de Federator.ai. Ahorra mucho tiempo a nuestro equipo en el tema de la migración a la nube. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El ahorro de costos es el beneficio más impresionante. Federator.ai nos muestra oportunidades de ahorro de costos al evitar la sobreaprovisionamiento de recursos mediante sus predicciones de aprendizaje automático y comparando los precios de los recursos que nuestras operaciones requieren de diferentes nubes públicas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

En la práctica, cada unidad de negocio aislada tiene acceso a la consola, lo cual es bueno para ayudar a unificar los objetivos empresariales. Pero necesitamos soporte de multi-tenencia para evitar que nuestros parámetros sean modificados por otras unidades. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Las predicciones que proporciona su motor basado en aprendizaje automático son bastante impresionantes. Rápidas, precisas pero con pocos recursos consumidos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Um… No aprecio su consola en un color negro oscuro. Jaja...

En realidad, me gustan sus características y la mayor parte de su diseño en la consola para proporcionar información. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La función de planificación de recursos de Federator.ai ayuda mucho con la planificación de asignación de recursos para mis aplicaciones. La función de asignación de costos muestra el uso real y potencial por espacio de nombres y proporciona información detallada sobre cómo se utilizan los recursos del clúster. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Federator.ai no proporciona un informe bien formateado (mejor personalizable) que resuma el uso de recursos y la planificación de aplicaciones ni proporciona la función de automatización para aplicar automáticamente las recomendaciones de recursos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Recopilando continuamente métricas de carga de trabajo desde la infraestructura hasta la aplicación, proporciona una recomendación de asignación de recursos predicha para reducir el desperdicio de recursos del clúster, ahorrando también costos independientemente de si es en la nube local o pública. Es un alto retorno de inversión para mi equipo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Si puede soportar múltiples inquilinos, sería mejor para mi empresa y otros equipos de aplicaciones. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Planificación de reservas de recursos automatizada basada en recomendaciones de IA. Esto está aumentando la consolidación en nuestros clústeres, con un proceso automatizado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Modelo de licencia basado en el núcleo de la unidad central de procesamiento (CPU). Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Todas las aplicaciones se escalan automáticamente para satisfacer el uso de recursos previsto, no tengo que preocuparme por sobreaprovisionar nada ni apagar servidores cuando el uso disminuye. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Todavía no he encontrado algo que no me guste sobre el autoescalado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Basado en K8s, el plan de recursos automatizado recomendado por AIOps, funcionó muy bien. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El rendimiento actual es bueno, continúa manteniéndolo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.