Top 10 Alternativas e Concorrentes da Server Scheduler

Se você está considerando Server Scheduler, talvez queira investigar alternativas ou concorrentes semelhantes para encontrar a melhor solução. Outros fatores importantes a considerar ao pesquisar alternativas para Server Scheduler incluem confiabilidade e facilidade de uso. A melhor alternativa geral para Server Scheduler é Google Compute Engine. Outros aplicativos semelhantes a Server Scheduler são AWS Auto Scaling, ScaleOps, Cast AI, e Pepperdata Capacity Optimizer. Server Scheduler alternativas podem ser encontradas em Software de Dimensionamento Automático mas também podem estar em Ferramentas de Gerenciamento de Custos em Nuvem ou Software de Balanceamento de Carga.

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Melhores Alternativas Pagas e Gratuitas 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

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Principais Alternativas de 10 para Server Scheduler Recentemente Avaliadas pela Comunidade G2

Explore as opções abaixo. Baseado em dados de avaliadores, você pode ver como Server Scheduler se compara à concorrência e encontrar o melhor produto para o seu negócio.

Google Compute Engine

Por Google

4.5/5

(939)

Descrição do Produto

Categorias em comum com Server Scheduler:

Dimensionamento Automático

AWS Auto Scaling

Por Amazon Web Services (AWS)

4.5/5

(251)

Descrição do Produto

Categorias em comum com Server Scheduler:

Dimensionamento Automático

ScaleOps

Por ScaleOps - Cloud-Native Optimization

4.6/5

(77)

Descrição do Produto

Categorias em comum com Server Scheduler:

Dimensionamento Automático

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Pepperdata Capacity Optimizer

Por Pepperdata

4.6/5

(39)

Descrição do Produto

Pepperdata otimiza automaticamente os recursos do sistema enquanto fornece uma compreensão detalhada e correlacionada de cada aplicação usando centenas de métricas de aplicação e infraestrutura coletadas em tempo real. Ele destaca aplicações que precisam de atenção, identifica automaticamente gargalos e alerta sobre duração, condições de falha e uso de recursos. Na nuvem ou no local, essa abordagem automatizada oferece total observabilidade e insight em sua pilha de big data.

Categorias em comum com Server Scheduler:

Dimensionamento Automático

Amazon EC2 Auto Scaling

Por Amazon Web Services (AWS)

4.6/5

(30)

Descrição do Produto

Amazon EC2 Auto Scaling é um serviço que ajuda a manter a disponibilidade de aplicações ajustando automaticamente a capacidade das instâncias Amazon EC2 para atender à demanda variável. Ele permite que os usuários definam políticas de escalonamento que adicionam ou removem dinamicamente instâncias com base em métricas em tempo real ou em cronogramas previsíveis, garantindo desempenho e eficiência de custo ótimos. Principais Características e Funcionalidades: - Escalonamento Automático: Lança novas instâncias EC2 de forma contínua quando a demanda aumenta e termina instâncias desnecessárias quando a demanda diminui, otimizando a utilização de recursos. - Escalonamento Dinâmico e Preditivo: Ajusta a capacidade com base em métricas do Amazon CloudWatch ou cronogramas predefinidos, permitindo um escalonamento proativo em antecipação a mudanças de tráfego. - Monitoramento e Substituição de Saúde: Monitora continuamente a saúde das instâncias e substitui automaticamente instâncias com problemas para manter a capacidade desejada e a disponibilidade da aplicação. - Implantação Multi-AZ: Distribui instâncias por várias Zonas de Disponibilidade para aumentar a tolerância a falhas e a resiliência contra falhas localizadas. - Suporte para Múltiplos Tipos de Instância e Opções de Compra: Permite o provisionamento de vários tipos de instância e opções de compra, incluindo Instâncias Sob Demanda e Spot, para otimizar o desempenho e o custo. - Integração com Balanceamento de Carga: Funciona com o Elastic Load Balancing para distribuir o tráfego de entrada uniformemente entre instâncias saudáveis, garantindo desempenho consistente da aplicação. Valor Principal e Problema Resolvido: Amazon EC2 Auto Scaling aborda o desafio da demanda flutuante de aplicações ajustando automaticamente a capacidade de computação, garantindo que as aplicações permaneçam responsivas e econômicas. Ao automatizar o processo de escalonamento, reduz a necessidade de intervenção manual, minimiza o risco de superprovisionamento ou subprovisionamento de recursos e melhora a confiabilidade e o desempenho geral da aplicação.

Categorias em comum com Server Scheduler:

Dimensionamento Automático

Xosphere Instance Orchestrator

Por Xosphere

5/5

(17)

Descrição do Produto

O superpoder do Xosphere é reduzir a despesa com AWS EC2 em até 80%. Xosphere é a única empresa de orquestração de nuvem inteligente do mundo que capacita as empresas a moverem aplicações de forma contínua para o lugar certo no momento certo para reduzir despesas com nuvem e aumentar a confiabilidade. O software de nuvem inteligente do Xosphere transforma instâncias Spot não confiáveis em recursos robustos que têm a mesma confiabilidade que as instâncias On-Demand, mas a uma fração do custo, proporcionando economias incomparáveis. Para empresas que desejam reduzir custos com nuvem, o mecanismo de otimização do Xosphere maximiza as economias com a velocidade de implementação mais rápida da indústria. O Xosphere Instance Orchestrator é um aplicativo de software de assinatura, nativo da nuvem e auto-hospedado. Ele é instalado na sua conta da Amazon Web Services (AWS) usando uma pilha CloudFormation ou um módulo Terraform e executa usando funções Lambda. O Instance Orchestrator usa um design de adesão; ele só é executado em grupos de Auto-Scaling ou instâncias individuais que foram explicitamente habilitadas por meio de uma tag AWS. As tags podem ser aplicadas usando qualquer método ou ferramenta que seja usada dentro da organização para gerenciar tags (por exemplo, AWS Console, AWS CLI, AWS APIs, plataformas de infraestrutura como código, como CloudFormation ou Terraform, plataformas de gerenciamento de nuvem, etc.). Uma vez que essa tag de habilitação tenha sido aplicada, o Instance Orchestrator realizará automaticamente suas funções de gerenciamento de forma contínua.

Categorias em comum com Server Scheduler:

Dimensionamento Automático

Real-Time Technology Solutions

Por Broadcom

4.8/5

(9)

Descrição do Produto

Categorias em comum com Server Scheduler:

Dimensionamento Automático

UbiOps

Por UbiOps

4.7/5

(5)

Descrição do Produto

UbiOps da Dutch Analytics é uma plataforma de software tudo-em-um que permite transformar rapidamente seus algoritmos em aplicações de ponta a ponta escaláveis, robustas e seguras. Isso sem exigir conhecimento para configurar infraestrutura em nuvem, microsserviços, escalonamento automatizado ou práticas de DevOps. Economize meses de trabalho enquanto o UbiOps cuida de uma transição suave de onde a ciência de dados termina para onde a TI começa. Facilmente implantado em Nuvem pública/privada ou On-Premise. Gerenciado centralmente e totalmente seguro com criptografia de dados e código.

Categorias em comum com Server Scheduler:

Dimensionamento Automático

Sedai

Por Sedai

4.5/5

(4)

Descrição do Produto

Sedai incorpora características chave de sistemas autônomos em um contexto de nuvem. Ao aproveitar um influxo massivo de fluxos de dados, Sedai constrói uma camada de inteligência através de seu motor de decisão central, que deriva conceitos da teoria da probabilidade e técnicas de aprendizado de máquina aplicadas. Seu modelo de autoaprendizado e autocorreção gerencia plataformas de nuvem de forma integrada com foco em decisões explicáveis. Nossos produtos S.Watch Sedai se conecta com várias ferramentas de monitoramento, incluindo Prometheus, Datadog, Cloudwatch, etc., e rastreia quatro sinais dourados: Latência, Tráfego, Erros e Saturação. S-Watch destila o ruído para fornecer insights e recomendações para trazer KPIs chave, como MTTD, MTTF, MTBF e MTTR, a níveis aceitáveis. S.Run Sedai destila dados em uma base de conhecimento explicável e ajustável que alimenta seus modelos de aprendizado de máquina. Esses modelos alimentam o motor de decisão central de Sedai, que determina fluxos de trabalho eficientes e corretivos para todas as derivações identificadas para inferir estratégias ótimas para detecção e remediações seguras. Seu verdadeiro modelo de aprendizado em ciclo fechado permite a autoconfiguração em níveis ótimos, garantindo os mais altos níveis de disponibilidade. Armadas com vastos dados, insights profundos e uma rica base de conhecimento, as plataformas geridas por Sedai são capazes de alcançar um estado auto-otimizado.

Categorias em comum com Server Scheduler:

Dimensionamento Automático