Top 10 Alternativas y Competidores de Server Scheduler

Las soluciones Software de escalado automático a continuación son las alternativas más comunes que los usuarios y revisores comparan con Server Scheduler. Otros factores importantes a considerar al investigar alternativas a Server Scheduler incluyen facilidad de uso y fiabilidad. La mejor alternativa general a Server Scheduler es Google Compute Engine. Otras aplicaciones similares a Server Scheduler son AWS Auto Scaling, ScaleOps, Cast AI, y Pepperdata Capacity Optimizer. Se pueden encontrar Server Scheduler 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.

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Mejores alternativas gratuitas y pagadas para 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

10 Principales alternativas a Server Scheduler recientemente reseñadas por la comunidad de G2

Explore las opciones a continuación. Basado en datos de revisores, puede ver cómo Server Scheduler se compara con la competencia y encuentre el mejor producto para su negocio.

Google Compute Engine

Por Google

4.5/5

(939)

Descripción del producto

Categorías en común con Server Scheduler:

Escalado automático

AWS Auto Scaling

Por Amazon Web Services (AWS)

4.5/5

(251)

Descripción del producto

Categorías en común con Server Scheduler:

Escalado automático

ScaleOps

Por ScaleOps - Cloud-Native Optimization

4.6/5

(77)

Descripción del producto

Categorías en común con Server Scheduler:

Escalado automático

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Pepperdata Capacity Optimizer

Por Pepperdata

4.6/5

(39)

Descripción del producto

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.

Categorías en común con Server Scheduler:

Escalado automático

Amazon EC2 Auto Scaling

Por Amazon Web Services (AWS)

4.6/5

(30)

Descripción del producto

Amazon EC2 Auto Scaling es un servicio que ayuda a mantener la disponibilidad de las aplicaciones ajustando automáticamente la capacidad de las instancias de Amazon EC2 para satisfacer la demanda cambiante. Permite a los usuarios definir políticas de escalado que añaden o eliminan dinámicamente instancias basadas en métricas en tiempo real o en horarios predecibles, asegurando un rendimiento óptimo y eficiencia en costos. Características y Funcionalidades Clave: - Escalado Automático: Lanza sin problemas nuevas instancias EC2 cuando la demanda aumenta y termina las instancias innecesarias cuando la demanda disminuye, optimizando la utilización de recursos. - Escalado Dinámico y Predictivo: Ajusta la capacidad basándose en métricas de Amazon CloudWatch o en horarios predefinidos, permitiendo un escalado proactivo en anticipación a cambios de tráfico. - Monitoreo de Salud y Reemplazo: Monitorea continuamente la salud de las instancias y reemplaza automáticamente las instancias deterioradas para mantener la capacidad deseada y la disponibilidad de la aplicación. - Despliegue Multi-AZ: Distribuye instancias a través de múltiples Zonas de Disponibilidad para mejorar la tolerancia a fallos y la resiliencia contra fallos localizados. - Soporte para Múltiples Tipos de Instancias y Opciones de Compra: Permite la provisión de varios tipos de instancias y opciones de compra, incluyendo Instancias Bajo Demanda y Spot, para optimizar el rendimiento y el costo. - Integración con Balanceo de Carga: Funciona con Elastic Load Balancing para distribuir el tráfico entrante de manera uniforme entre las instancias saludables, asegurando un rendimiento consistente de la aplicación. Valor Principal y Problema Resuelto: Amazon EC2 Auto Scaling aborda el desafío de la demanda fluctuante de aplicaciones ajustando automáticamente la capacidad de cómputo, asegurando que las aplicaciones permanezcan receptivas y rentables. Al automatizar el proceso de escalado, reduce la necesidad de intervención manual, minimiza el riesgo de sobreaprovisionamiento o subaprovisionamiento de recursos, y mejora la confiabilidad y el rendimiento general de la aplicación.

Categorías en común con Server Scheduler:

Escalado automático

Xosphere Instance Orchestrator

Por Xosphere

5/5

(17)

Descripción del producto

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.

Categorías en común con Server Scheduler:

Escalado automático

Real-Time Technology Solutions

Por Broadcom

4.8/5

(9)

Descripción del producto

Categorías en común con Server Scheduler:

Por UbiOps

Descripción del producto

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.

Categorías en común con Server Scheduler:

Por Sedai

Descripción del producto

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.

Categorías en común con Server Scheduler:

Escalado automático