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Reduza os custos do Kubernetes em até 80% e melhore a confiabilidade do cluster usando automação em tempo real, ciente do contexto da aplicação, para seus ambientes de produção mais críticos.

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Plataforma Automatizada de Otimização de Recursos Kubernetes em Tempo Real

A plataforma ScaleOps simplifica o gerenciamento de recursos do Kubernetes ajustando automaticamente nós e pods para corresponder à demanda em tempo real.

  • Dimensionamento automático de Pods

  • Otimização e Consolidação de Nós

  • Políticas de Escalonamento Inteligente

  • Monitoramento de Custos Unificado

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Dimensionamento Automático de Pods em Tempo Real

O ScaleOps automatiza a alocação de recursos por pod com base na demanda em tempo real, reduzindo ajustes manuais de CPU e memória em clusters e economizando até 80% nos custos de nuvem.

  • Detecção Automática de Políticas de Trabalho

  • Auto-Healing e Resposta Rápida

  • Compatível com Qualquer Tipo de Workload

  • Integração Automática com HPA, KEDA e GitOps

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Colocação Inteligente Automatizada de Pods

O ScaleOps automatiza e otimiza a alocação de pods não removíveis, garantindo que eles sejam colocados nos melhores nós para permitir que nós subutilizados sejam escalados para baixo. Isso resulta em economias de até 50% nos custos de nuvem sem comprometer o desempenho.

  • Colocação Inteligente Automatizada de Pods

  • Agrupamento de Cargas Não Removíveis e Restringidas por PDB

  • Agrupamento de Pods Sem Proprietário e do Kube-System

  • Integração Automática com HPA, KEDA e GitOps

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Solução de Problemas em Nível de Cluster e Workload

O ScaleOps oferece dashboards e ferramentas para diagnosticar problemas desde o nível do cluster até cargas de trabalho específicas, melhorando a visibilidade e permitindo uma gestão proativa.

  • Monitoramento Relacionado ao Desempenho

  • Insights Relacionados a Custos

  • Alertas e Insights

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Monitoramento de Custos no K8s

O ScaleOps oferece uma visão abrangente dos custos, rede e GPU, permitindo uma melhor gestão dos gastos na nuvem e economias significativas.

  • Custos de Computação

  • Custos de Rede

  • Custos de GPU

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