marketplace
El dashboard con información general del clúster ProphetStor Federator.ai muestra predicciones sobre el uso de recursos, recomendaciones para clústeres y nodos Kubernetes, y el historial de uso.
El dashboard con información general de la aplicación ProphetStor Federator.ai muestra el uso previsto de CPU y de memoria, así como recomendaciones para cada aplicación.
El dashboard con información general de Kafka de ProphetStor Federator.ai muestra información de uso y recomendaciones sobre el autoescalado de réplicas de consumidores de Kafka.
El dashboard con información general del análisis de costes de ProphetStor Federator.ai muestra el coste del despliegue de un clúster Kubernetes, recomendaciones de configuración del clúster y el coste/ahorro estimado cuando se despliega en proveedores públicos de servicios en la nube.
El dashboard de Federator.ai muestra la predicción de las cargas de trabajo y recomendaciones de recursos para clústeres y aplicaciones Kubernetes o de máquinas virtuales.
Federator.ai proporciona predicciones y recomendaciones de recursos para clústeres, nodos, espacios de nombres, aplicaciones y controladores
Basándose en la carga de trabajo prevista de un clúster, Federator.ai recomienda la configuración de clúster más rentable para diferentes proveedores públicos de servicios en la nube.
Federator.ai analiza y proyecta la tendencia de los costes para cada espacio de nombres.
ProphetStor Federator.ai es una solución basada en IA, diseñada para mejorar la gestión de recursos informáticos para clústeres Kubernetes y de máquinas virtuales. Gracias a su capacidad de observación holística de las operaciones TI, incluida la formación de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de múltiples inquilinos, los recursos para aplicaciones de misión crítica, los espacios de nombres, los nodos y los clústeres pueden asignarse de forma eficiente y los indicadores claves del desempeño (KPI) pueden alcanzarse eficazmente con un desperdicio mínimo de recursos.
- Predicción de las cargas de trabajo basada en IA para aplicaciones en contenedores en clústeres Kubernetes, así como en máquinas virtuales en clústeres VMware, Amazon Web Services (AWS) Elastic Compute Cloud (EC2), Azure Virtual Machine y Google Compute Engine.
- Recomendaciones inteligentes de recursos a partir de predicciones de las cargas de trabajo que tienen en cuenta las aplicaciones, elaboradas por motores de IA tras digerir la información de las métricas operativas.
- Aprovisionamiento automático de CPU/memoria para controladores/espacios de nombres de aplicaciones Kubernetes genéricas
- Escalado automático de contenedores de aplicaciones Kubernetes, grupos de consumidores Kafka y servicios upstream NGINX Ingress
- Análisis de costes y recomendaciones óptimos de MultiCloud basados en predicciones de las cargas de trabajo para clústeres Kubernetes y de máquinas virtuales
- Coste real y ahorro potencial basados en recomendaciones para clústeres, aplicaciones Kubernetes, máquinas virtuales y espacios de nombres de Kubernetes
- Capacidad de observación de la formación LLM de múltiples inquilinos y optimizaciones de recursos procesables sin comprometer el rendimiento
ProphetStor Federator.ai proporciona una capacidad de observación de pila completa a través de sus API integradas con Datadog Agents, desde las cargas de trabajo a nivel de aplicación, incluida la formación LLM, hasta el consumo de recursos a nivel de clúster. Esta integración incentiva un bucle dinámico entre la monitorización en directo y el análisis predictivo, mejorando continuamente la gestión de recursos, optimizando los costes y garantizando un funcionamiento eficiente de las aplicaciones. Con una licencia de ProphetStor Federator.ai, puedes aplicar una solución basada en IA para realizar un seguimiento y predecir el uso de recursos de contenedores, espacios de nombres y nodos de clústeres Kubernetes a fin de hacer las recomendaciones correctas y evitar un costoso exceso de aprovisionamiento o una falta de aprovisionamiento que afecte al rendimiento. Utilizando las predicciones de las cargas de trabajo de las aplicaciones, Federator.ai autoescala los contenedores de aplicaciones en el momento adecuado y optimiza el rendimiento con el número correcto de réplicas de contenedores a través del Autoescalado horizontal de pods (HPA) de Kubernetes o el Datadog Watermark Pod Autoscaling (WPA).
Aparte de esta licencia de Federator.ai, está disponible una integración Datadog oficial con dashboards predefinidos y monitores recomendados. Para obtener información adicional sobre Federator.ai, puedes ver el vídeo ProphetStor Federator.ai Feature Demo.
Agent
Para recibir asistencia o enviar solicitudes, ponte en contacto con el servicio de asistencia de ProphetStor.
Esta aplicación está disponible a través del Marketplace y cuenta con el soporte de un socio tecnológico de Datadog. Haz clic aquí para adquirir esta aplicación.
