ProphetStor Federator.ai

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개요

ProphetStor Federator.ai는 Kubernetes 및 VM(가상 머신) 클러스터에 대한 컴퓨팅 리소스 관리를 향상하도록 설계된 AI 기반 솔루션입니다. 멀티 테넌트 LLM(대형 언어 모델) 교육을 포함한 IT 운영에 대한 전체적인 옵저버빌리티를 통해 미션 크리티컬 애플리케이션, 네임스페이스, 노드 및 클러스터에 대한 리소스를 효율적으로 할당하고 리소스 낭비를 최소화하면서 KPI를 효과적으로 달성할 수 있습니다.

  • Kubernetes 클러스터의 컨테이너화된 애플리케이션은 물론 VMware 클러스터의 VM, Amazon Web Services(AWS) Elastic Compute Cloud(EC2), Azure Virtual Machine 및 Google Compute Engine에 대한 AI 기반 워크로드 예측
  • 운영 메트릭을 파악한 후 AI 엔진이 생성한 애플리케이션 인식 워크로드 예측을 통해 지능형 리소스를 추천합니다.
  • 일반 Kubernetes 애플리케이션 컨트롤러/네임스페이스를 위한 CPU/메모리 자동 프로비저닝
  • Kubernetes 애플리케이션 컨테이너, Kafka 소비자 그룹 및 NGINX Ingress 업스트림 서비스의 자동 확장
  • 쿠버네티스(Kubernetes) 클러스터 및 VM에 대한 워크로드 예측을 기반으로 한 최적의 멀티 클라우드 비용 분석 및 권장 사항 클러스터입니다.
  • 클러스터, Kubernetes 애플리케이션, VM 및 Kubernetes 네임스페이스에 대한 권장 사항을 기반으로 한 실제 비용 및 잠재적 절감액
  • 성능 저하 없이 MultiTenant LLM 트레이닝 옵저버빌리티 및 실행 가능한 리소스 최적화

ProphetStor Federator.ai는 Datadog 에이전트와 통합된 API를 통해 LLM 교육을 포함한 애플리케이션 수준의 워크로드부터 클러스터 수준의 리소스 소비까지 전체 스택에 대한 가시성을 제공합니다. 이 통합 는 라이브 모니터링 와 예측 분석 간의 동적 루프를 촉진하여 리소스 관리를 지속적으로 개선하고 비용을 최적화하며 효율적인 애플리케이션 운영을 보장합니다. ProphetStor Federator.ai 라이선스를 사용하면 AI 기반 솔루션을 적용하여 쿠버네티스(Kubernetes) 컨테이너, 네임스페이스 및 클러스터 노드의 리소스 사용을 추적하고 예측하여 비용이 많이 드는 오버-프로비저닝 또는 성능에 영향을 미치는 언더-프로비저닝 를 방지하기 위한 올바른 권장 사항을 만들 수 있습니다. 애플리케이션 워크로드 예측을 활용하여, Federator.ai는 적시에 애플리케이션 컨테이너를 자동 확장하고 쿠버네티스(Kubernetes) HPA 또는 Datadog 워터마크 포드 자동 확장(WPA)을 통해 적절한 수의 컨테이너 복제본으로 성능을 최적화합니다.

이 Federator.ai 라이선스와는 별도로 즉시 사용 가능한 대시보드 및 권장 모니터가 포함된 공식 Datadog 통합 를 사용할 수 있습니다. Federator.ai에 대한 자세한 내용은 ProphetStor Federator.ai 기능 데모 비디오 에서 확인할 수 있습니다.

지원

지원이나 요청이 있는 경우 ProphetStor 지원으로 문의하세요.


이 애플리케이션은 Datadog 마켓플레이스를 통해 제공되며 Datadog 기술 파트너의 지원을 받습니다. 사용하려면 마켓플레이스에서 이 애플리케이션을 구입하세요.