Optimizar costos de consumo con plataformas Machine Learning de GCP
La modalidad de venta de Software, servicio que tuvo como por nombre “La Nube” ha sido uno de los más contratados por empresas y organizaciones. Los consumidores de estos servicios buscan simplificar el gasto TI para mejorar costos de la empresa, siendo la nube su solución más acertada, pero ¿y si pudiera ahorrar aún más? Machine Learning
La nube tiene una modalidad de facturación basada en el consumo mensual de recursos, es decir, mientras mayor es el consumo de recursos, mayor es la factura del mes. Este gasto puede ser fijo, pero se debe tener en cuenta que a la hora de una sobrecarga, los sistemas van a fallar, a diferencia del ajuste automático por consumo.
Estos tips informáticos son consejos de Google Cloud Platform que ayudan a las organizaciones a optimizar sus presupuestos al evitar mal funcionamiento o sobrecargas en los sistemas.
Partiendo de lo anterior, para minimizar aún más la implementación y puesta en marcha del proyecto, se pueden ejecutar las siguientes acciones para garantizar el éxito del proyecto:
Otras entradas: 5 Predicciones de Datos y la Nube para el 2021
El siguiente esquema dibuja todas las plataformas necesarias para ejecutar una buena estrategia de datos.
AI Platform Notebooks
Es un servicio administrado que ofrece un entorno integrado y seguro para que los científicos de datos y los desarrolladores de aprendizaje automático experimenten, desarrollen e implementen modelos en la producción.
Apoya tu estrategia en BigQuery
BigQuery es un servicio de Google que almacena enormes cantidades de datos para ser analizadas posteriormente. La mejor ventaja de esta herramienta, es su capacidad de organizar volúmenes de información en segundos para su análisis, ideal para el análisis exploratorio de datos.
Big Query ofrece las siguientes funcionalidades de forma gratuita:
- Carga de datos por lotes en BigQuery
- Reagrupación automática (que no requiere configuración ni mantenimiento)
- Exportación de la operación de datos
- Eliminar tablas, vistas, particiones, funciones y conjuntos de datos
- Operaciones de metadatos
- Consultas en caché
- Consultas que dan como resultado un error
- Almacenamiento para los primeros 10 GB de datos al mes
Entrena con AI Platform Training
Esta plataforma proporciona un entorno simple y administrado que dota los de los recursos necesarios a TensorFlow (Plataforma de ML creada por Google para administrar sus capacidades de Aprendizaje Automático). AI Platform se puede utilizar para entrenar modelos de AA (Aprendizaje Automático) y ajustar los parámetros a gran escala mediante un entorno distribuido sin servidores ni aceleradores potentes.
Servicios con AI Platform
AI Platform entrena tus modelos de aprendizaje automático a gran escala. Aloja en esta herramienta tu modelo entrenado para realizar predicciones sobre datos nuevos.
En este diagrama, se muestra como el proceso de trabajo de Aprendizaje Automático:
Orquestación con AI Platform Pipelines
Todos estos procedimientos mencionados anteriormente, deben ser supervisados constantemente. Para ello, AI Platform Pipeline, ofrece una interfaz intuitiva para conocer el estado de cada producto y acceder a cada componente fácilmente.
Para ejecutar una estrategia basada en datos, es recomendable realizar juegos de prueba con estas herramientas para asegurar el éxito del proyecto y no exceder el presupuesto establecido.
Fuente: GCP