第240114期 – optscale

先简单介绍下finops和mlops

FinOps和MLOps是两个相关的工程学科，旨在优化云计算和机器学习的开发和部署过程。

• FinOps是财务运维的缩写，是一种将财务管理原则与云工程和运维相结合的学科，可以帮助组织更好地理解和管理他们的云开支，以及做出有关如何分配和控制云成本的明智决策。FinOps涉及到工程团队，财务团队，技术团队和业务团队之间的协作和沟通，以实现云计算的最大商业价值。FinOps的主要好处是提高效率，可扩展性和降低风险。FinOps的主要组成部分包括云成本预测，监控，分析，优化，报告，预算和治理等。

• MLOps是机器学习运维的缩写，是一种专注于将机器学习模型投入生产，以及维护和监控它们的学科。MLOps是机器学习工程的核心功能，需要数据科学家，开发运维工程师和IT之间的协作和协调。MLOps的主要用途是提高机器学习和人工智能解决方案的创建和质量。通过采用MLOps的方法，数据科学家和机器学习工程师可以实现更快的模型开发和部署，通过实施持续集成和持续部署（CI/CD）的实践，以及对机器学习模型进行适当的监控，验证和治理。MLOps的主要好处是提高效率，可扩展性和风险降低。MLOps的主要组成部分包括探索性数据分析（EDA），数据准备和特征工程，模型训练和调优，模型评审和治理，模型推理和服务，模型监控，自动模型重训等。

OptScale是一个开源的FinOps和MLOps平台，可以帮助用户在运行ML/AI或任何类型的工作负载时，优化性能和基础设施成本。本文将介绍OptScale的主要功能、使用方法、安装步骤和类似产品，并做出总结。

OptScale的主要功能

OptScale具有以下几个方面的功能：

• FinOps和云成本管理：OptScale可以预测和监控IT基础设施的成本，识别浪费和优化IT开支，提供资源/应用/服务的可观察性，管理IT资产，设置TTL和预算限制，通过参与工程团队建立长期的FinOps流程。OptScale还提供了成本和性能优化的建议，包括虚拟机的合理配置，预留实例/节省计划，以及其他优化场景。OptScale支持AWS，MS Azure，GCP或阿里云等多种云平台，以及任何Kubernetes集群。

• MLOps：OptScale允许ML团队在并行运行多个ML/AI实验的同时，有效地管理和最小化与云和基础设施资源相关的成本。OptScale的MLOps功能包括ML模型排行榜，性能瓶颈识别和优化，批量运行ML/AI实验，实验跟踪等。OptScale还可以根据数据集和超参数条件，在定义的基础设施预算内，自动运行实验。

• PaaS和SaaS仪表盘和分析：OptScale可以跟踪任何对PaaS或外部SaaS服务的API调用的成本，性能和输出参数。OptScale提供了指标跟踪和可视化，以及API调用的性能和成本优化。OptScale可以让用户了解S3，Redshift，BigQuery，Databricks或Snowflake等服务的API调用，使用和成本情况。

OptScale的使用方法

OptScale提供了一个友好的用户界面，让用户可以轻松地探索和管理自己的云资源和ML/AI实验。用户可以通过以下几个步骤使用OptScale：

• 注册和登录：用户可以通过OptScale官网注册一个免费的账户，或者使用GitHub账户登录。
• 连接云账户：用户可以在OptScale的设置页面，选择自己的云提供商，输入相应的认证信息，然后连接自己的云账户。OptScale会自动扫描用户的云资源，并显示在仪表盘上。
• 创建项目和实验：用户可以在OptScale的项目页面，创建自己的ML/AI项目，输入相关的参数，如数据集，模型，超参数等。然后，用户可以在实验页面，运行自己的实验，查看实验的结果，性能和成本，以及优化的建议。
• 分析和优化：用户可以在OptScale的分析页面，查看自己的云资源和实验的详细信息，如使用情况，成本分布，预算控制，异常检测，排行榜等。用户还可以根据OptScale的优化建议，调整自己的云资源和实验的配置，以达到最佳的性能和成本效果。

OptScale的安装步骤

OptScale是一个开源的平台，用户可以在自己的服务器上安装和运行。OptScale的安装步骤如下：

• 安装所需的软件包：用户需要在自己的服务器上安装git，python3-venv，python3-dev和sshpass等软件包。
• 拉取optscale-deploy脚本：用户需要从GitHub上克隆OptScale的仓库，并切换到optscale-deploy目录。
• 准备虚拟环境：用户需要使用python3创建一个虚拟环境，并激活它，然后安装所需的依赖包。
• 安装Kubernetes：用户需要使用ansible-playbook命令，指定自己的用户名和主机IP地址，运行ansible/k8s-master.yaml文件，以在自己的服务器上安装Kubernetes集群。
• 安装OptScale：用户需要使用ansible-playbook命令，指定自己的用户名和主机IP地址，运行ansible/optscale.yaml文件，以在自己的服务器上安装OptScale平台。

OptScale的类似产品

OptScale是一个独特的平台，将FinOps和MLOps的功能结合在一起，为用户提供了一个全面的解决方案。目前，市场上还没有完全类似的产品，但有一些产品可以提供部分的功能，如：

• Cloudability：Cloudability是一个专注于云成本管理和优化的平台，可以帮助用户监控和控制自己的云开支，提供预算和报告，以及优化建议。Cloudability支持多种云平台，如AWS，Azure，GCP等。
• MLflow：MLflow是一个开源的MLOps平台，可以帮助用户管理自己的ML/AI项目的生命周期，包括数据准备，模型训练，部署和监控。MLflow提供了实验跟踪，模型注册，项目管理等功能，以及与多种框架和工具的集成，如TensorFlow，PyTorch，Spark等。
• Kubeflow：Kubeflow是一个开源的MLOps平台，可以帮助用户在Kubernetes上运行和部署自己的ML/AI工作负载。Kubeflow提供了一系列的组件，如管道，元数据，服务，笔记本等，以及与多种框架和工具的集成，如TensorFlow，PyTorch，Katib等。

总结

OptScale是一个开源的FinOps和MLOps平台，可以帮助用户在运行ML/AI或任何类型的工作负载时，优化性能和基础设施成本。OptScale具有以下几个方面的优势：

• 全面：OptScale可以覆盖用户的云资源和ML/AI实验的各个方面，提供了一个一站式的解决方案。
• 开源：OptScale是一个开源的平台，用户可以自由地安装和使用，也可以参与到社区中，贡献自己的代码和想法。
• 创新：OptScale是一个创新的平台，将FinOps和MLOps的功能结合在一起，为用户提供了一个独特的价值 proposition。

如果您对OptScale感兴趣，您可以访问OptScale官网，注册一个免费的账户，或者使用GitHub账户登录。您也可以在OptScale的GitHub仓库查看更多的信息，或者加入OptScale的社区，与其他用户和开发者交流。OptScale期待您的加入！