Explora las mejores alternativas a InfraGraf Network Traffic Forecasting para usuarios que necesitan nuevas funciones de software o desean probar diferentes soluciones. Otros factores importantes a considerar al investigar alternativas a InfraGraf Network Traffic Forecasting incluyen facilidad de uso y fiabilidad. La mejor alternativa general a InfraGraf Network Traffic Forecasting es Google Compute Engine. Otras aplicaciones similares a InfraGraf Network Traffic Forecasting son AWS Auto Scaling, ScaleOps, Cast AI, y Pepperdata Capacity Optimizer. Se pueden encontrar InfraGraf Network Traffic Forecasting alternativas en Software de escalado automático pero también pueden estar en Herramientas de Gestión de Costos en la Nube o en Software de Balanceo de Carga.
Compute Engine permite crear y ejecutar cargas de trabajo a gran escala en máquinas virtuales alojadas en Google Cloud. Comience rápidamente con configuraciones preconstruidas y listas para usar o cree máquinas propias con la cantidad óptima de vCPU y memoria requerida para su carga de trabajo.
AWS Auto Scaling es un servicio que ayuda a mantener la disponibilidad de aplicaciones y permite escalar la capacidad de Amazon EC2 hacia arriba o hacia abajo automáticamente según las condiciones definidas.
Reduzca los costos de K8s hasta en un 80%. Asegure el SLA de las cargas de trabajo. Libere a los ingenieros de configuraciones manuales repetitivas. ScaleOps es la primera plataforma de optimización de Kubernetes en la industria que ajusta automáticamente los recursos de cómputo a los cambios en tiempo real, optimizando una nueva experiencia de Kubernetes para los equipos de ingeniería.
Pepperdata optimiza automáticamente los recursos del sistema mientras proporciona una comprensión detallada y correlacionada de cada aplicación utilizando cientos de métricas de aplicación e infraestructura recopiladas en tiempo real. Destaca las aplicaciones que necesitan atención, identifica automáticamente los cuellos de botella y alerta sobre la duración, las condiciones de falla y el uso de recursos. En la nube o en las instalaciones, este enfoque automatizado te ofrece una observabilidad e información completas sobre tu pila de big data.
Amazon EC2 Auto Scaling te ayuda a mantener la disponibilidad de la aplicación y te permite escalar dinámicamente la capacidad de Amazon EC2 hacia arriba o hacia abajo automáticamente según las condiciones que defines.
El superpoder de Xosphere es reducir el gasto de AWS EC2 hasta en un 80%. Xosphere es la única empresa de orquestación en la nube inteligente del mundo que permite a las empresas mover aplicaciones sin problemas al lugar correcto en el momento adecuado para reducir el gasto en la nube y aumentar la fiabilidad. El software de nube inteligente de Xosphere transforma instancias Spot poco fiables en recursos robustos que tienen la misma fiabilidad que las instancias On-Demand, pero a una fracción del costo, generando ahorros sin precedentes. Para las empresas que desean reducir los costos de la nube, el motor de optimización de Xosphere maximiza los ahorros con la velocidad de implementación más rápida de la industria. Xosphere Instance Orchestrator es una aplicación de software de suscripción autohospedada y nativa de la nube. Se instala en su cuenta de Amazon Web Services (AWS) utilizando ya sea una pila de CloudFormation o un módulo de Terraform y se ejecuta utilizando funciones Lambda. Instance Orchestrator utiliza un diseño de participación voluntaria; solo se ejecuta en grupos de Auto-Scaling o instancias individuales que han sido habilitadas explícitamente a través de una etiqueta de AWS. Las etiquetas se pueden aplicar utilizando cualquier método o herramienta que se utilice dentro de la organización para gestionar etiquetas (por ejemplo, AWS Console, AWS CLI, AWS APIs, plataformas de infraestructura como código como CloudFormation o Terraform, plataformas de gestión de la nube, etc.). Una vez que se ha aplicado esta etiqueta habilitadora, Instance Orchestrator realizará automáticamente sus funciones de gestión de manera continua.
Avi Networks permite la simplicidad y flexibilidad similares a la nube pública para servicios de aplicaciones como el balanceo de carga, el análisis de aplicaciones y la seguridad en cualquier centro de datos o nube.
UbiOps de Dutch Analytics es una plataforma de software todo en uno que te permite convertir muy rápidamente tus algoritmos en aplicaciones escalables, robustas y seguras de extremo a extremo. Esto sin requerir conocimientos para configurar infraestructura en la nube, microservicios, escalado automatizado o prácticas de DevOps. Ahorra meses de trabajo ya que UbiOps se encarga de una transición fluida desde donde termina la ciencia de datos hasta donde comienza la TI. Fácilmente desplegado en la nube pública/privada o en las instalaciones. Gestionado centralmente y completamente asegurado con cifrado de datos y código.
Sedai incorpora características clave de sistemas autónomos en un contexto de nube. Al aprovechar una afluencia masiva de flujos de datos, Sedai construye una capa de inteligencia a través de su motor de decisiones central, que deriva conceptos de la teoría de la probabilidad y técnicas de aprendizaje automático aplicadas. Su modelo de autoaprendizaje y autocorrección gestiona sin problemas las plataformas en la nube con un enfoque en decisiones explicables. Nuestros productos S.Watch Sedai se conecta con varias herramientas de monitoreo, incluyendo Prometheus, Datadog, Cloudwatch, etc., y rastrea cuatro señales doradas: Latencia, Tráfico, Errores y Saturación. S-Watch destila el ruido para proporcionar información y recomendaciones para llevar los KPI clave como MTTD, MTTF, MTBF y MTTR a niveles aceptables. S.Run Sedai destila datos en una base de conocimiento explicable y ajustable que impulsa sus modelos de aprendizaje automático. Estos modelos alimentan el motor de decisiones central de Sedai, que determina flujos de trabajo eficientes y correctivos para todas las desviaciones identificadas para inferir estrategias óptimas para la detección y remediaciones seguras. Su verdadero modelo de aprendizaje de ciclo cerrado permite la autoconfiguración en niveles óptimos, asegurando los más altos niveles de disponibilidad. Armadas con vastos datos, profundas percepciones y una rica base de conocimiento, las plataformas gestionadas por Sedai son capaces de lograr un estado auto-optimizado.