À la recherche d'alternatives ou de concurrents à Server Scheduler? D'autres facteurs importants à prendre en compte lors de la recherche d'alternatives à Server Scheduler comprennent fiabilitéetfacilité d'utilisation. La meilleure alternative globale à Server Scheduler est Google Compute Engine. D'autres applications similaires à Server Scheduler sont AWS Auto ScalingetScaleOpsetCast AIetPepperdata Capacity Optimizer. Les alternatives à Server Scheduler peuvent être trouvées dans Logiciel de mise à l'échelle automatique mais peuvent également être présentes dans Outils de gestion des coûts du cloud ou Logiciel d'équilibrage de charge.
Compute Engine vous permet de créer et d'exécuter des charges de travail à grande échelle sur des machines virtuelles hébergées sur Google Cloud. Démarrez rapidement avec des configurations préconstruites et prêtes à l'emploi ou créez vos propres machines avec la quantité optimale de vCPU et de mémoire requise pour votre charge de travail.
AWS Auto Scaling est un service qui aide à maintenir la disponibilité des applications et permet de faire évoluer automatiquement la capacité Amazon EC2 à la hausse ou à la baisse selon les conditions définies.
Réduisez les coûts de K8s jusqu'à 80 %. Assurez le SLA des charges de travail. Libérez les ingénieurs des configurations manuelles répétées. ScaleOps est la première plateforme d'optimisation Kubernetes de l'industrie qui ajuste automatiquement les ressources de calcul aux changements en temps réel, rationalisant une nouvelle expérience Kubernetes pour les équipes d'ingénierie.
Pepperdata optimise automatiquement les ressources système tout en fournissant une compréhension détaillée et corrélée de chaque application en utilisant des centaines de métriques d'application et d'infrastructure collectées en temps réel. Il met en évidence les applications qui nécessitent une attention particulière, identifie automatiquement les goulets d'étranglement et alerte sur la durée, les conditions d'échec et l'utilisation des ressources. Dans le cloud ou sur site, cette approche automatisée vous offre une observabilité et une compréhension complètes de votre pile de big data.
Amazon EC2 Auto Scaling est un service qui aide à maintenir la disponibilité des applications en ajustant automatiquement la capacité des instances Amazon EC2 pour répondre à la demande changeante. Il permet aux utilisateurs de définir des politiques de mise à l'échelle qui ajoutent ou suppriment dynamiquement des instances en fonction de métriques en temps réel ou de calendriers prévisibles, garantissant ainsi des performances optimales et une efficacité des coûts. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Mise à l'échelle automatique : Lance sans interruption de nouvelles instances EC2 lorsque la demande augmente et termine les instances inutiles lorsque la demande diminue, optimisant ainsi l'utilisation des ressources. - Mise à l'échelle dynamique et prédictive : Ajuste la capacité en fonction des métriques Amazon CloudWatch ou de calendriers prédéfinis, permettant une mise à l'échelle proactive en prévision des changements de trafic. - Surveillance de la santé et remplacement : Surveille en continu la santé des instances et remplace automatiquement les instances défectueuses pour maintenir la capacité souhaitée et la disponibilité des applications. - Déploiement multi-AZ : Distribue les instances à travers plusieurs zones de disponibilité pour améliorer la tolérance aux pannes et la résilience contre les défaillances localisées. - Support pour plusieurs types d'instances et options d'achat : Permet l'approvisionnement de divers types d'instances et options d'achat, y compris les instances à la demande et Spot, pour optimiser les performances et les coûts. - Intégration avec l'équilibrage de charge : Fonctionne avec Elastic Load Balancing pour distribuer le trafic entrant de manière uniforme à travers les instances saines, assurant ainsi des performances d'application cohérentes. Valeur principale et problème résolu : Amazon EC2 Auto Scaling répond au défi de la demande fluctuante des applications en ajustant automatiquement la capacité de calcul, garantissant que les applications restent réactives et rentables. En automatisant le processus de mise à l'échelle, il réduit le besoin d'intervention manuelle, minimise le risque de surprovisionnement ou de sous-provisionnement des ressources, et améliore la fiabilité et les performances globales des applications.
La superpuissance de Xosphere est de réduire les dépenses AWS EC2 jusqu'à 80 %. Xosphere est la seule entreprise d'orchestration cloud intelligente au monde permettant aux entreprises de déplacer sans effort les applications au bon endroit au bon moment pour réduire les dépenses cloud et augmenter la fiabilité. Le logiciel cloud intelligent de Xosphere transforme les instances Spot peu fiables en ressources robustes ayant la même fiabilité que les instances à la demande, mais à une fraction du coût, offrant des économies inégalées. Pour les entreprises qui souhaitent réduire les coûts cloud, le moteur d'optimisation de Xosphere maximise les économies avec la vitesse de mise en œuvre la plus rapide de l'industrie. Xosphere Instance Orchestrator est une application logicielle d'abonnement auto-hébergée et native du cloud. Elle s'installe dans votre compte Amazon Web Services (AWS) en utilisant soit une pile CloudFormation, soit un module Terraform et fonctionne à l'aide de fonctions Lambda. Instance Orchestrator utilise un design d'adhésion volontaire ; il s'exécute uniquement sur des groupes d'auto-scaling ou des instances individuelles qui ont été explicitement activés via une balise AWS. Les balises peuvent être appliquées en utilisant n'importe quelle méthode ou outil utilisé au sein de l'organisation pour gérer les balises (par exemple, AWS Console, AWS CLI, AWS APIs, plateformes d'infrastructure en tant que code telles que CloudFormation ou Terraform, plateformes de gestion cloud, etc.). Une fois cette balise d'activation appliquée, Instance Orchestrator effectuera automatiquement ses tâches de gestion de manière continue.
Avi Networks permet une simplicité et une flexibilité similaires à celles du cloud public pour les services d'application tels que l'équilibrage de charge, l'analyse des applications et la sécurité dans n'importe quel centre de données ou cloud.
UbiOps par Dutch Analytics est une plateforme logicielle tout-en-un qui vous permet de transformer très rapidement vos algorithmes en applications de bout en bout évolutives, robustes et sécurisées. Cela sans nécessiter de connaissances pour configurer l'infrastructure Cloud, les micro-services, la mise à l'échelle automatisée ou les pratiques DevOps. Économisez des mois de travail car UbiOps s'occupe d'une transition en douceur de l'endroit où la science des données se termine à l'endroit où l'informatique commence. Facilement déployé sur le Cloud public/privé ou sur site. Géré de manière centralisée et entièrement sécurisé avec chiffrement des données et du code.
Sedai intègre des caractéristiques clés des systèmes autonomes dans un contexte cloud. En tirant parti d'un afflux massif de flux de données, Sedai construit une couche d'intelligence via son moteur de décision central, qui dérive des concepts de la théorie des probabilités et des techniques d'apprentissage automatique appliquées. Son modèle auto-apprenant et auto-correcteur gère de manière transparente les plateformes cloud avec un accent sur les décisions explicables. Nos produits S.Watch Sedai se connecte à divers outils de surveillance, y compris Prometheus, Datadog, Cloudwatch, etc., et suit quatre signaux d'or : Latence, Trafic, Erreurs et Saturation. S-Watch distille le bruit pour fournir des informations et des recommandations afin de ramener les indicateurs clés de performance tels que MTTD, MTTF, MTBF et MTTR à des niveaux acceptables. S.Run Sedai distille les données en une base de connaissances explicable et ajustable qui alimente ses modèles d'apprentissage automatique. Ces modèles alimentent le moteur de décision central de Sedai, qui détermine des flux de travail efficaces et correctifs pour toutes les dérives identifiées afin d'inférer des stratégies optimales pour la détection et les remédiations sûres. Son véritable modèle d'apprentissage en boucle fermée permet une auto-configuration à des niveaux optimaux, garantissant les plus hauts niveaux de disponibilité. Armées de vastes données, de profondes connaissances et d'une riche base de connaissances, les plateformes gérées par Sedai sont capables d'atteindre un état auto-optimisé.