Principais Alternativas de Federator.ai Mais Bem Avaliadas
Continuously collecting workload metrics from infrastructure to application, provide predicted resource allocation recommendation to reduce cluster resource waste, also saving cost regardless of on local or public cloud. It is a high ROI for my team. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
If it can support multi-tenant, that would be better for my company and other application teams. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
9 de 10 Avaliações Totais para Federator.ai
Seus algoritmos de aprendizado de máquina auto-evoluídos podem capturar com bastante precisão as cargas de trabalho de aplicativos. Isso me dá confiança para seguir suas recomendações oportunas para alocar recursos em nuvem. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Não é uma aplicação SaaS, é uma aplicação independente conteinerizada rodando no Kubernetes. Algumas indústrias com uma política de segurança da informação rigorosa, como bancos ou telecomunicações, vão adorar, mas eu pessoalmente prefiro SaaS. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
É impressionante fornecer visibilidade das correlações entre as aplicações e os recursos com números quantificados. Isso fornece uma base sólida para otimização acionável. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
O controle de acesso baseado em funções ao software é necessário para que as contas envolvidas no projeto possam ser gerenciadas por diferentes privilégios de acesso. Seria melhor ser multitenant. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
A comparação das economias potenciais no ambiente multi-nuvem é baseada em suas previsões precisas de carga de trabalho de aplicação. Isso resultou em uma comparação de custos significativa e simplificou nosso processo de tomada de decisão para a migração de carga de trabalho entre diferentes provedores de serviços em nuvem. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Eu realmente não encontrei nada para não gostar do Federator.ai. Ele economiza muito tempo para nossa equipe na questão da migração para a nuvem. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
A economia de custos é o benefício mais impressionante. O Federator.ai nos mostra oportunidades de economia de custos ao evitar a superprovisionamento de recursos por meio de suas previsões de aprendizado de máquina e comparando os preços dos recursos que nossas operações exigem de diferentes nuvens públicas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Na prática, cada unidade de negócios isolada tem acesso ao console, o que é bom para ajudar a unificar os objetivos de negócios. Mas precisamos de suporte para multi-locação para evitar que nossos parâmetros sejam alterados por outras unidades. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
As previsões que seu motor baseado em aprendizado de máquina fornece são impressionantes! Rápidas, precisas, mas poucos recursos consumidos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Um... Eu não aprecio seu console em uma cor preta escura. Haha... Na verdade, eu gosto de suas características e da maior parte de seu design no console para fornecer informações. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
O recurso de planejamento de recursos do Federator.ai ajuda muito no planejamento de alocação de recursos para minhas aplicações. O recurso de alocação de custos mostra o uso real e potencial por namespace, fornecendo insights detalhados sobre como os recursos do cluster são utilizados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Federator.ai não fornece um relatório bem formatado (melhor personalizável) que resume o uso de recursos e o planejamento de aplicações, nem fornece o recurso de automação para aplicar automaticamente as recomendações de recursos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Planejamento de reserva de recursos automatizado com base em recomendações de IA. Isso está aumentando a consolidação em nossos clusters, com um processo automatizado. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Modelo de licenciamento baseado em núcleo de unidade central de processamento (CPU). Análise coletada por e hospedada no G2.com.
All applications are automatically scaled to meet the predicted resource usage, I do not have to worry about over provisioning for anything or shut down servers as usage goes down. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
I have not found something that I dislike about auto-scaling as of yet. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
