Compute Engine ti consente di creare ed eseguire carichi di lavoro su larga scala su macchine virtuali ospitate su Google Cloud. Inizia rapidamente con configurazioni predefinite e pronte all'uso oppure crea macchine personalizzate con la quantità ottimale di vCPU e memoria necessaria per il tuo carico di lavoro.
Molteplici cloud. Un unico cluster. Tutti i benefici combinati. Cast AI ti permette di combinare i vantaggi di diversi fornitori di cloud in qualsiasi modo tu voglia. Inizia con uno o più cloud e Cast AI creerà un unico cluster che li abbraccia tutti. Con auto-scaling, dashboard delle metriche chiave e gestione in Kubernetes vanilla pronti all'uso.
Riduci i costi di K8s fino all'80%. Garantire l'SLA dei carichi di lavoro. Libera gli ingegneri dalle configurazioni manuali ripetute. ScaleOps è la prima piattaforma di ottimizzazione Kubernetes del settore che regola automaticamente le risorse di calcolo in base ai cambiamenti in tempo reale, semplificando una nuova esperienza Kubernetes per i team di ingegneri.
La superpotenza di Xosphere è ridurre le spese di AWS EC2 fino all'80%. Xosphere è l'unica azienda al mondo di orchestrazione cloud intelligente che consente alle imprese di spostare senza problemi le applicazioni nel posto giusto al momento giusto per ridurre le spese cloud e aumentare l'affidabilità. Il software cloud intelligente di Xosphere trasforma le istanze Spot inaffidabili in risorse robuste che hanno la stessa affidabilità delle On-Demand ma a una frazione del costo, offrendo risparmi senza pari. Per le imprese che vogliono ridurre i costi del cloud, il motore di ottimizzazione di Xosphere massimizza i risparmi con la velocità di implementazione più rapida del settore. Xosphere Instance Orchestrator è un'applicazione software in abbonamento, nativa del cloud e auto-ospitata. Si installa nel tuo account Amazon Web Services (AWS) utilizzando uno stack CloudFormation o un modulo Terraform e funziona utilizzando le funzioni Lambda. Instance Orchestrator utilizza un design opt-in; esegue solo su gruppi di Auto-Scaling o istanze individuali che sono state esplicitamente abilitate tramite un tag AWS. I tag possono essere applicati utilizzando qualsiasi metodo o strumento utilizzato all'interno dell'organizzazione per gestire i tag (ad esempio, AWS Console, AWS CLI, AWS API, piattaforme di infrastruttura come codice come CloudFormation o Terraform, piattaforme di gestione del cloud, ecc.). Una volta applicato questo tag abilitante, Instance Orchestrator eseguirà automaticamente i suoi compiti di gestione su base continuativa.
UbiOps di Dutch Analytics è una piattaforma software tutto-in-uno che ti consente di trasformare molto rapidamente i tuoi algoritmi in applicazioni end-to-end scalabili, robuste e sicure. Questo senza richiedere conoscenze per configurare infrastrutture Cloud, micro-servizi, scalabilità automatizzata o pratiche DevOps. Risparmia mesi di lavoro poiché UbiOps si occupa di una transizione fluida da dove finisce la data science a dove inizia l'IT. Facilmente distribuito su Cloud pubblico/privato o On-Premise. Gestito centralmente e completamente sicuro con crittografia dei dati e del codice.
Avi Networks consente una semplicità e una flessibilità simili a quelle del cloud pubblico per i servizi applicativi come il bilanciamento del carico, l'analisi delle applicazioni e la sicurezza in qualsiasi data center o cloud.
Sedai incorpora le caratteristiche chiave dei sistemi autonomi in un contesto cloud. Sfruttando un massiccio afflusso di flussi di dati, Sedai costruisce uno strato di intelligenza attraverso il suo motore decisionale centrale, che deriva concetti dalla teoria della probabilità e dalle tecniche di apprendimento automatico applicato. Il suo modello auto-apprendente e auto-correggente gestisce senza soluzione di continuità le piattaforme cloud con un focus su decisioni spiegabili. I nostri prodotti S.Watch Sedai si connette con vari strumenti di monitoraggio, tra cui Prometheus, Datadog, Cloudwatch, ecc., e traccia quattro segnali d'oro: Latenza, Traffico, Errori e Saturazione. S-Watch distilla il rumore per fornire approfondimenti e raccomandazioni per portare KPI chiave come MTTD, MTTF, MTBF e MTTR a livelli accettabili. S.Run Sedai distilla i dati in una base di conoscenza spiegabile e regolabile che alimenta i suoi modelli di apprendimento automatico. Questi modelli alimentano il motore decisionale centrale di Sedai, che determina flussi di lavoro efficienti e correttivi per tutte le derive identificate per inferire strategie ottimali per il rilevamento e le correzioni sicure. Il suo vero modello di apprendimento a ciclo chiuso consente l'auto-configurazione a livelli ottimali, garantendo i più alti livelli di disponibilità. Armate di vasti dati, approfondimenti profondi e una ricca base di conoscenza, le piattaforme gestite da Sedai sono in grado di raggiungere uno stato auto-ottimizzato.
Incontra il tuo toolkit Al per l'infrastruttura: Thoras sfrutta l'Al all'avanguardia per prevedere le esigenze di risorse GPU e CPU, prevenire i tempi di inattività e ottimizzare i carichi di lavoro Kubernetes, risparmiando denaro e mantenendo i tuoi sistemi in funzione senza intoppi.
Auto Scaling è un servizio per regolare automaticamente le risorse di calcolo in base al volume delle richieste degli utenti. Quando la domanda di risorse di calcolo aumenta, Auto Scaling aggiunge automaticamente istanze ECS per servire ulteriori richieste degli utenti, o in alternativa rimuove le istanze nel caso di una diminuzione delle richieste degli utenti.
Secondo i dati di G2, sia AWS Auto Scaling che Google Compute Engine hanno una valutazione media pari a 4,5 su 5, con AWS Auto Scaling che conta 257 recensioni e Google Compute Engine 952 recensioni. AWS Auto Scaling ottiene un punteggio più alto in Facilità di Amministrazione (8,9 contro 8,6) di 0,3 punti e Migliore Supporto (8,8 contro 8,4) di 0,4 punti, mentre Google Compute Engine ottiene un punteggio leggermente inferiore in Facilità di Amministrazione e Supporto. Entrambi i prodotti sono pari nelle dimensioni di Facilità di Configurazione e Maggiore Usabilità con punteggi di 8,6 e 8,7 rispettivamente. AWS Auto Scaling è apprezzato per il suo adattamento automatico della capacità in base alla domanda di lavoro, la convenienza economica e l'integrazione senza soluzione di continuità con i servizi AWS, sebbene presenti una complessità nella configurazione e tempi di risposta di scaling più lenti. Google Compute Engine è riconosciuto per la sua facilità d'uso, configurazioni VM flessibili, forte scalabilità e integrazione all'interno dell'ecosistema Google Cloud, ma gli utenti segnalano una curva di apprendimento più ripida e una struttura dei prezzi complessa. Entrambe le piattaforme offrono una scalabilità e prestazioni robuste, ma AWS Auto Scaling enfatizza le politiche di scaling automatico e l'ottimizzazione dei costi, mentre Google Compute Engine fornisce una personalizzazione VM più granulare e capacità di migrazione live. In generale, AWS Auto Scaling eccelle in amministrazione e supporto, mentre Google Compute Engine è preferito per la flessibilità e l'integrazione con i servizi Google Cloud.
Le migliori alternative ad AWS Auto Scaling includono Google Compute Engine (4.5/5 stelle, 952 recensioni), Cast AI (4.6/5 stelle, 192 recensioni) e ScaleOps (4.6/5 stelle, 96 recensioni). Queste piattaforme offrono una forte scalabilità, ottimizzazione dei costi e interfacce user-friendly con ampie capacità di automazione.
AWS Auto Scaling manca di alcune funzionalità avanzate di automazione come il dimensionamento corretto del carico di lavoro in tempo reale, la gestione intelligente delle istanze spot con fallback automatico e la gestione senza soluzione di continuità dei cluster multi-cloud che i concorrenti offrono.
I revisori raccomandano vivamente Cast AI per la sua ottimizzazione automatizzata dei costi di Kubernetes, il dimensionamento corretto dei carichi di lavoro in tempo reale e la gestione intelligente delle istanze spot che riduce la spesa cloud di oltre il 50%. ScaleOps è elogiato per la facilità di configurazione, l'ottimizzazione dinamica delle risorse e l'eccellente supporto clienti, offrendo significativi risparmi sui costi ed efficienza operativa. Google Compute Engine è apprezzato per la sua flessibilità, i tipi di macchine personalizzabili e l'integrazione senza soluzione di continuità con i servizi Google Cloud, fornendo prestazioni affidabili e scalabilità.
Gli utenti scelgono Google Compute Engine rispetto ad AWS Auto Scaling principalmente per la sua facilità d'uso e flessibilità. Con 65 menzioni che evidenziano la facilità d'uso e 60 menzioni che lodano la scalabilità, Google Compute Engine offre un'impostazione e gestione delle VM semplici, che attirano soprattutto gli utenti che cercano tipi di macchine personalizzabili e un'integrazione senza soluzione di continuità con altri servizi Google Cloud come BigQuery e Kubernetes. La sua funzione di migrazione live garantisce un tempo di inattività minimo durante la manutenzione, migliorando l'affidabilità. Inoltre, la fatturazione al secondo e gli sconti per uso continuato di Google Compute Engine contribuiscono all'efficacia dei costi per gli utenti che comprendono il suo modello di prezzo. Gli utenti apprezzano anche l'interfaccia utente pulita e intuitiva e la capacità di adattare con precisione le configurazioni delle VM alle esigenze di carico di lavoro. Nonostante una curva di apprendimento più ripida e una struttura dei prezzi complessa, l'integrazione della piattaforma all'interno dell'ecosistema Google e la sua flessibilità la rendono una scelta preferita per le organizzazioni che danno priorità al controllo e alla scalabilità. Questi fattori, combinati con 42 menzioni di efficacia dei costi e 47 menzioni di integrazione con Google Cloud Platform, spiegano perché gli utenti optano per Google Compute Engine rispetto ad AWS Auto Scaling.