Avaliações e Detalhes do Produto ScaleOps

O ScaleOps foi fácil de configurar em nossos 6 principais clusters GKE, cada um com cerca de ~1k cargas de trabalho únicas, usando 350 nós e ~3k núcleos no total. Trabalhamos em estreita colaboração com a equipe do ScaleOps durante a integração, e eles forneceram suporte rapidamente. Economizamos cerca de 30k USD por mês em custos de computação com a otimização de dimensionamento do ScaleOps desde a sua instalação. Além das economias de custo, vimos uma grande melhoria na frequência de OOM kills na plataforma. O dimensionamento automático é muito mais fácil de escalar em nossa organização com centenas de desenvolvedores do que as soluções anteriores para dimensionamento de cargas de trabalho. As políticas personalizadas do ScaleOps tornam fácil controlar o dimensionamento para diferentes necessidades de latência, confiabilidade e técnicas das cargas de trabalho, nos dando a flexibilidade de impulsionar a otimização agressiva de custos onde podemos, enquanto deixamos uma margem ampla para cargas de trabalho mais críticas e exigentes. Usar a configuração de políticas no estilo GitOps e anexar cargas de trabalho a essas políticas nos permite controlar isso em escala, apesar de termos 6k cargas de trabalho distintas para configurar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora executar o ScaleOps no cluster ofereça certos benefícios para confiabilidade e segurança, a implantação necessária do Prometheus consome uma quantidade significativa de CPU e memória, o que reduz nossa economia geral de custos. Além disso, gerenciar o Prometheus por conta própria significa que precisamos desenvolver expertise em sua operação para manter o ScaleOps funcionando corretamente. Assim como no redimensionamento automático, confiar no ScaleOps para manter o dimensionamento ideal da carga de trabalho introduz uma dependência, tornando o próprio ScaleOps um potencial ponto único de falha em nossa infraestrutura. Também existem alguns bugs na interface do usuário. Por exemplo, os CronJobs não aplicam suas políticas configuradas pelo GitOps até que realmente sejam executados. A interface do usuário é extremamente lenta, provavelmente devido ao alto número de cargas de trabalho que temos. Parece que o front-end carrega todas as cargas de trabalho na memória e as manipula durante a interação, o que causa respostas lentas do JavaScript a ações como cliques e passagens do mouse.

Muitos dos recursos além do redimensionamento de carga de trabalho parecem imaturos e/ou não oferecem nada além do que é fornecido como padrão pelo Kubernetes ou GKE. Por exemplo, a margem de manobra do cluster pode ser facilmente realizada usando a documentação oficial de superprovisionamento de nós do Kubernetes (https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/node-overprovisioning/) com significativamente mais capacidade de personalização para seu caso de uso. O recurso de "otimização de spot" não nos oferece nenhum valor adicional que já não obtemos do recurso de classe de computação embutido do GKE. Não estou certo do caso de uso real do recurso de otimização de réplicas deles, mas parece completamente inútil para nós. Acho que os outros recursos além do redimensionamento de carga de trabalho foram adicionados como enfeite para comercializar o produto para a gestão sem fornecer valor técnico real para as empresas que usam o ScaleOps. Isso não é um problema real para nós, já que não estávamos interessados em nada além do redimensionamento de carga de trabalho quando compramos a solução. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora eu aprecie muito o aspecto de economia de custos do ScaleOps, considero-o uma das minhas ferramentas preferidas para a observabilidade/monitoramento geral do nosso sistema. Ele me fornece uma maneira fácil de ver possíveis problemas e configurações incorretas dentro do nosso sistema. Descobrimos muitos "esqueletos" com o ScaleOps. Finalmente, seria negligente da minha parte não mencionar o suporte da equipe do ScaleOps. Em várias ocasiões, tivemos problemas no sistema e a equipe do ScaleOps nos ajudou a analisar e remediar. O problema NÃO foi causado pela ferramenta ScaleOps, mas eles foram pacientes e dedicados o suficiente para nos guiar até a verdadeira causa raiz. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu não chamaria isso de uma aversão, mas gostaria de ver um enriquecimento contínuo de recursos no gerenciamento de nós e no lado do host. Eu consigo entender o que a ScaleOps quer fazer, mas tenho dificuldade em seguir a tomada de decisões do Karpenter. Gostaria de ver isso em uma visão totalmente integrada para entender o movimento de pods e nós. Além disso, tenho nós especializados executando suas próprias aplicações de host, fora do alcance do Kubernetes e, às vezes, impactando o gerenciamento de recursos. Seria incrível se a ScaleOps estivesse ciente do uso desses recursos do sistema e considerasse isso na capacidade reservada do kubelet/sistema. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Como administrador, minha experiência com o ScaleOps tem sido altamente positiva. A plataforma se destaca pela facilidade de implantação e gerenciamento, permitindo uma rápida integração e integração perfeita com ambientes Kubernetes existentes. O processo de configuração é intuitivo, exigindo configuração manual mínima, mas ainda oferecendo controle total para usuários avançados.

Do ponto de vista da otimização de custos, o ScaleOps oferece resultados mensuráveis. Sua automação inteligente ajusta dinamicamente os recursos com base na demanda de carga de trabalho, ajudando a reduzir significativamente os custos de infraestrutura sem comprometer o desempenho ou a estabilidade. As ferramentas de monitoramento e análise integradas fornecem visibilidade clara sobre a utilização do cluster e o comportamento de escalonamento, simplificando tanto as operações quanto a solução de problemas.

O ScaleOps também oferece opções de configuração granulares, permitindo um ajuste preciso das políticas de escalonamento. Os administradores podem facilmente adaptar limites, intervalos de escalonamento e comportamentos de grupos de nós para alinhar com as necessidades específicas de aplicativos ou SLAs de negócios. Essa flexibilidade garante um equilíbrio ideal entre desempenho e eficiência de custos.

Outro ponto forte é a capacidade de resposta e a qualidade do suporte da equipe do ScaleOps. Tanto a equipe de suporte ao cliente quanto a equipe de desenvolvimento têm sido proativas, fornecendo assistência oportuna, documentação clara e incorporando feedback nas atualizações do produto. Seu envolvimento reflete um compromisso genuíno com a melhoria contínua e o sucesso do cliente.

No geral, o ScaleOps é uma plataforma de automação robusta, econômica e amigável para administradores que melhora a eficiência operacional, reduz os gastos com a nuvem e capacita as equipes a se concentrarem mais na inovação do que na gestão de infraestrutura. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A plataforma carece de tolerância a falhas suficiente em seus fluxos de trabalho de automação. É possível acidentalmente acionar uma automação de cluster sem qualquer confirmação ou opção de reversão. Não há uma etapa de proteção secundária ou mecanismo de abortar, o que aumenta o risco de ações não intencionais em clusters ativos.

Além disso, a abordagem de atualização e versionamento não é muito direta. Correções de bugs são lançadas sob a mesma etiqueta de versão, o que pode criar confusão ao rastrear atualizações do sistema ou validar a compatibilidade entre ambientes. Uma política de versionamento mais clara e um processo de atualização mais transparente ajudariam a melhorar o controle operacional e a confiança. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Acho o ScaleOps incrivelmente eficaz para automatizar a otimização de recursos em nossos clusters Kubernetes, o que melhorou significativamente nossa eficiência de custos e reduziu a necessidade de intervenção manual. A facilidade de uso e a interface intuitiva e clara tornam a navegação e a aplicação de diferentes políticas diretas, especialmente com o recurso útil de auto-detecção. O suporte proativo do ScaleOps é notável; eles entram em contato quando surgem problemas, fornecendo orientação e ajuda prática sem que precisemos procurá-los primeiro. Também aprecio o recurso que exibe a utilização de recursos para cada nó, proporcionando uma visibilidade clara do desempenho do cluster, o que, juntamente com a capacidade de comparar solicitações de memória e CPU versus o uso real ao longo do tempo, nos ajuda a entender e otimizar a eficiência dos recursos. Essas capacidades nos ajudam a tomar decisões informadas sobre escalonamento e alocação de recursos, prevenindo a superprovisionamento e melhorando a eficiência operacional. Admiro particularmente a facilidade de configuração e o suporte que recebemos, que esclareceu limitações e ajudou a resolver quaisquer desafios de forma eficaz. No geral, o ScaleOps é uma ferramenta confiável que eu escolheria novamente por sua interface amigável, suporte proativo e capacidades eficientes de otimização de recursos, e eu o recomendaria altamente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Experimentei situações em que o cluster não tinha recursos disponíveis suficientes devido a réplicas adicionais tentando escalar sem encontrar um nó livre. Além disso, houve casos em que as réplicas não receberam inicialmente as definições de recursos do ScaleOps, interrompendo suas operações. Além disso, enfrentamos casos em que um recurso não adotava imediatamente as configurações do ScaleOps, exigindo a rescisão ou reinicialização antes que a política adequada fosse aplicada. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora o Kubernetes agora suporte o escalonamento automático vertical de pods nativamente, é muito útil ter uma interface de usuário adequada com painéis e a capacidade de pesquisar em todas as cargas de trabalho. As políticas integradas funcionam perfeitamente na maioria dos casos. Os indicadores de erro e aviso em "Gerenciamento de Nós" e "Dimensionamento Correto de Pods" nos ajudam a encontrar problemas de infraestrutura. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Fica realmente lento ao trabalhar contra um grande cluster EKS (800 nós). Ao agregar 10+ clusters, a indexação também fica lenta. Gostaria de mais exemplos ou descrições mais claras sobre parâmetros configuráveis em políticas, etc. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

ScaleOps tem sido um divisor de águas para gerenciar nossos recursos em nuvem de forma eficiente. A plataforma oferece visibilidade clara do desempenho dos clusters e da utilização dos recursos, ajudando-nos a otimizar cargas de trabalho automaticamente sem intervenção manual constante. Eu aprecio especialmente o quão fluido é e quão intuitiva é a interface do usuário — você pode ver imediatamente de onde vêm as economias. Os recursos de automação em torno de escalonamento e dimensionamento correto economizam tempo e custo, e os insights de relatórios facilitam a comunicação de valor para as partes interessadas. No geral, simplifica a complexa otimização de nuvem em algo acionável e fácil de gerenciar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Há muito pouco para não gostar. Ocasionalmente, as recomendações podem demorar um pouco para atualizar após grandes mudanças de configuração. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A ScaleOps oferece uma camada de inteligência transparente e automatizada para otimizar clusters Kubernetes. O que mais aprecio é o nível de transparência e controle que ela proporciona; ao contrário dos escaladores automáticos de caixa preta, a ScaleOps me permite ver o raciocínio por trás de cada recomendação ou ajuste que faz. Os insights sobre a utilização do cluster e as economias potenciais são excelentes, e sua integração com nossos fluxos de trabalho de CI/CD e monitoramento foi completamente tranquila.

Mais importante ainda, o suporte ao cliente deles é excepcional; eles são muito responsivos, conhecedores e genuinamente atenciosos. É uma das melhores experiências de suporte que já encontrei. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Há muitas atualizações, que às vezes podem parecer excessivas. No entanto, entendo que, como o Kubernetes é atualizado frequentemente e seus recursos evoluem, os desenvolvedores precisam ajustar continuamente o código para acompanhar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Ele faz o que precisa ser feito - economiza dinheiro :)

Também é bom ter os painéis e ferramentas de monitoramento, mesmo que não seja o que deveria ser do meu ponto de vista.

Usamos em alguns ambientes "menores" e não enfrentamos nenhum problema importante.

Uma vez implementado, é realmente fácil de usar e controlar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Tivemos alguns problemas de desempenho ao usar o Scaleops em nosso ambiente de produção, o que nos levou a desativá-lo parcialmente e a perder a confiança no produto.

A configuração pode ser mais fácil de controlar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Ele permite que você quase completamente esqueça sobre ajustes de recursos. Ele cria um visualizador de desempenho muito útil que permite a você e aos desenvolvedores depurar problemas de desempenho rapidamente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A gestão de nós está faltando alguns recursos de exibição - para poder agrupar nós por etiquetas (como estamos usando o NetApp Spot.io para escalonador automático de cluster) Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Elimina a necessidade de ajustar os requisitos de um serviço quando a carga muda, e faz isso "ao vivo" - sem necessidade de implantar um novo helm com as solicitações ajustadas.

Também oferece ótima visibilidade nos eventos do cluster e do serviço e ajuda na resolução de problemas.

O suporte ao cliente é altamente responsivo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Possui componentes que são daemonset que às vezes em nós pequenos têm solicitações maiores do que a própria carga de trabalho, o que é bastante desperdício.

Além disso, gerenciar as políticas no código é realmente um recurso necessário. Análise coletada por e hospedada no G2.com.