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概要

ProphetStor Federator.ai は、Kubernetes と仮想マシン (VM) クラスターの計算リソース管理を強化するために設計された AI ベースのソリューションです。IT 運用の全体的な可観測性、特にマルチテナントの大規模言語モデル (LLM) のトレーニングを含むことで、ミッションクリティカルなアプリケーションのリソース、ネームスペース、ノード、クラスターを効率的に割り当て、最小限のリソース消費で KPI を効果的に達成できます。

  • Kubernetes クラスター内のコンテナ化されたアプリケーション、ならびに VMware クラスター、Amazon Web Services (AWS) Elastic Compute Cloud (EC2)、Azure Virtual Machine、Google Compute Engine 内の VM における AI ベースのワークロード予測
  • 運用メトリクスを消化した後の、AI エンジンが生成するアプリケーションを意識したワークロード予測からのインテリジェントなリソース提案
  • 一般的な Kubernetes アプリケーションのコントローラー / ネームスペース向け CPU / メモリーの自動プロビジョニング
  • Kubernetes アプリケーションコンテナ、Kafka Consumer Group、NGINX Ingress アップストリームサービスのオートスケーリング
  • Kubernetes クラスターと VM クラスターのワークロード予測に基づく最適なマルチクラウドコスト分析と推奨
  • クラスター、Kubernetes アプリケーション、VM、Kubernetes ネームスペースの提案に基づく実際のコストと潜在的な節約
  • パフォーマンスの妥協なしに行えるマルチテナント LLM トレーニングの可観測性と実行可能なリソース最適化

ProphetStor Federator.ai は、Datadog Agent と統合された API を通じて、LLM トレーニングを含むアプリケーションレベルのワークロードからクラスターレベルのリソース消費までのフルスタックの可観測性を提供します。このインテグレーションにより、リアルタイムモニタリングと予測分析の間のダイナミックなループが促進され、リソース管理を継続的に改善し、コストを最適化し、アプリケーションの効率的な運用を保証します。ProphetStor Federator.ai ライセンスがあれば、AI ベースのソリューションを適用し、Kubernetes のコンテナ、ネームスペース、クラスターノードのリソース使用状況を追跡・予測し、コストがかかる過剰プロビジョニングやパフォーマンスに影響を与える過小プロビジョニングを防ぐための正しい推奨を行うことができます。アプリケーションワークロードの予測を活用して、Federator.ai は適切なタイミングでアプリケーションコンテナを自動的にスケーリングし、Kubernetes HPA や Datadog Watermark Pod Autoscaling (WPA) を介して、適切な数のコンテナレプリカでパフォーマンスを最適化します。

この Federator.ai ライセンスとは別に、すぐに使用できるダッシュボードと推奨モニターを備えた公式の Datadog インテグレーションを利用できます。Federator.ai の詳細については、ProphetStor Federator.ai 機能デモビデオをご覧ください。

Agent

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