AWS Auto Scaling n'est pas la seule option pour Logiciel de mise à l'échelle automatique. Explorez d'autres options et alternatives concurrentes. D'autres facteurs importants à prendre en compte lors de la recherche d'alternatives à AWS Auto Scaling comprennent integration. La meilleure alternative globale à AWS Auto Scaling est Google Compute Engine. D'autres applications similaires à AWS Auto Scaling sont CAST AIetPepperdata Capacity OptimizeretXosphere Instance OrchestratoretUbiOps. Les alternatives à AWS Auto Scaling peuvent être trouvées dans Logiciel de mise à l'échelle automatique mais peuvent également être présentes dans Outils de gestion des coûts du cloud ou Logiciel d'équilibrage de charge.
Compute Engine vous permet de créer et d'exécuter des charges de travail à grande échelle sur des machines virtuelles hébergées sur Google Cloud. Démarrez rapidement avec des configurations préconstruites et prêtes à l'emploi ou créez vos propres machines avec la quantité optimale de vCPU et de mémoire requise pour votre charge de travail.
Plusieurs nuages. Un cluster. Tous les avantages combinés. CAST AI vous permet de combiner les avantages de plusieurs fournisseurs de cloud de la manière que vous souhaitez. Commencez avec un ou plusieurs nuages et CAST AI créera un cluster les englobant tous. Avec auto-scalabilité, tableau de bord des métriques clés et gestion dans Kubernetes standard dès le départ.
Pepperdata optimise automatiquement les ressources système tout en fournissant une compréhension détaillée et corrélée de chaque application en utilisant des centaines de métriques d'application et d'infrastructure collectées en temps réel. Il met en évidence les applications qui nécessitent une attention particulière, identifie automatiquement les goulets d'étranglement et alerte sur la durée, les conditions d'échec et l'utilisation des ressources. Dans le cloud ou sur site, cette approche automatisée vous offre une observabilité et une compréhension complètes de votre pile de big data.
La superpuissance de Xosphere est de réduire les dépenses AWS EC2 jusqu'à 80 %. Xosphere est la seule entreprise d'orchestration cloud intelligente au monde permettant aux entreprises de déplacer sans effort les applications au bon endroit au bon moment pour réduire les dépenses cloud et augmenter la fiabilité. Le logiciel cloud intelligent de Xosphere transforme les instances Spot peu fiables en ressources robustes ayant la même fiabilité que les instances à la demande, mais à une fraction du coût, offrant des économies inégalées. Pour les entreprises qui souhaitent réduire les coûts cloud, le moteur d'optimisation de Xosphere maximise les économies avec la vitesse de mise en œuvre la plus rapide de l'industrie. Xosphere Instance Orchestrator est une application logicielle d'abonnement auto-hébergée et native du cloud. Elle s'installe dans votre compte Amazon Web Services (AWS) en utilisant soit une pile CloudFormation, soit un module Terraform et fonctionne à l'aide de fonctions Lambda. Instance Orchestrator utilise un design d'adhésion volontaire ; il s'exécute uniquement sur des groupes d'auto-scaling ou des instances individuelles qui ont été explicitement activés via une balise AWS. Les balises peuvent être appliquées en utilisant n'importe quelle méthode ou outil utilisé au sein de l'organisation pour gérer les balises (par exemple, AWS Console, AWS CLI, AWS APIs, plateformes d'infrastructure en tant que code telles que CloudFormation ou Terraform, plateformes de gestion cloud, etc.). Une fois cette balise d'activation appliquée, Instance Orchestrator effectuera automatiquement ses tâches de gestion de manière continue.
UbiOps par Dutch Analytics est une plateforme logicielle tout-en-un qui vous permet de transformer très rapidement vos algorithmes en applications de bout en bout évolutives, robustes et sécurisées. Cela sans nécessiter de connaissances pour configurer l'infrastructure Cloud, les micro-services, la mise à l'échelle automatisée ou les pratiques DevOps. Économisez des mois de travail car UbiOps s'occupe d'une transition en douceur de l'endroit où la science des données se termine à l'endroit où l'informatique commence. Facilement déployé sur le Cloud public/privé ou sur site. Géré de manière centralisée et entièrement sécurisé avec chiffrement des données et du code.
Avi Networks permet une simplicité et une flexibilité similaires à celles du cloud public pour les services d'application tels que l'équilibrage de charge, l'analyse des applications et la sécurité dans n'importe quel centre de données ou cloud.
Auto Scaling est un service qui ajuste automatiquement les ressources informatiques en fonction de votre volume de demandes des utilisateurs. Lorsque la demande de ressources informatiques augmente, Auto Scaling ajoute automatiquement des instances ECS pour servir des demandes d'utilisateurs supplémentaires, ou supprime des instances en cas de diminution des demandes des utilisateurs.
Convertit les groupes d'autoscaling en instances Spot diversifiées pour des économies allant jusqu'à 90 %, sans changements de configuration, et avec quelques minutes de temps de configuration. Offre une bascule intégrée vers On-Demand, avec la même diversification que Spot. Propose les types d'instances les plus récents disponibles pour des performances accrues et des émissions de carbone réduites.
Les ingénieurs de Vandis travailleront avec vos équipes réseau et sécurité pour intégrer les WAFs F5 Network BIG-IP dans la conception de votre réseau privé sur AWS. Nous aiderons à la conception et à la configuration du VPC, des sous-réseaux, de la DMZ, des groupes de sécurité, des tables de routage et des groupes d'auto-scaling EC2 selon les besoins, puis fournirons ces éléments dans un document détaillé de conception et de mise en œuvre.
InfraGraf Prévision du Trafic Réseau aide les entreprises à obtenir une prévision future du trafic réseau basée sur des données historiques. Les avantages offerts par cette solution incluent une prévision précise du trafic réseau qui permet une meilleure planification de l'infrastructure réseau, de l'évolutivité des applications et de l'auto-scalabilité. Elle utilise des algorithmes d'apprentissage automatique en ensemble avec des algorithmes de sélection automatique de modèles. Cette solution fournit des résultats cohérents et meilleurs grâce à son approche d'apprentissage en ensemble. Cette solution effectue une sélection automatisée de modèles pour appliquer le bon modèle en fonction des données d'entrée.