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Ocean ist die Serverless Kubernetes Engine. Sie nimmt Ihnen die Probleme der Skalierung und Verwaltung von
Containern und Knoten in einem Kubernetes-Cluster ab. Mit Ocean können Sie das Mischen und Anpassen von
Instanztypen und das Herausfinden, wann und wie Knoten im Cluster skaliert werden sollen, vermeiden.
Ocean stellt automatisch sicher, dass Ihre Container auf der bestmöglichen Mischung aus
Spot-, RIs und On-Demand-Instanzen bereitgestellt werden – und optimiert so Ihre Cluster
hinsichtlich Kosten, Verfügbarkeit und Leistung.
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Container-basiertes Autoscaling |
Container-Kostenzuordnung |
Hands-Free-Infrastruktur |
Die Anforderungen an die Pod- oder Task-Infrastruktur werden automatisch erkannt, so dass immer die geeignete Instanz-Größe oder der geeignete Instanztyp zur Verfügung steht. | Erhalten Sie eine unerreichte Transparenz über Infrastrukturkosten nach Diensten, Anwendungen und Aufgaben. | Mehr Instanzen einsetzen, ohne alle Details der zugrunde liegenden Container-Infrastruktur verwalten zu müssen. |
Container basiertes Infrastruktur-
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Maximierung der Ressourcen-NutzungOcean stellt sicher, dass Ihre Instanzen vollständig ausgelastet sind, bevor neue Instanzen in Betrieb genommen werden, und ermöglicht so eine zusätzliche Ebene der Kosteneffizienz. |
Bringen Sie Ihren Orchestrator mit!Ocean integriert und unterstützt Ihren Stack nahtlos, unabhängig davon, ob Sie Amazon ECS oder Kubernetes-Orchestratoren wie EKS\GKE\AKS verwenden. |
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Sparen Sie bis zu 90% Ihrer
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Zuverlässige Nutzung
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Cost ShowbackMit Cost Showback erhalten Sie eine detailliertere Ansicht der Kosten-Aufteilung des Clusters (Compute und Storage) für jede einzelne der Cluster-Ressourcen, wie z. B. Deployment-Service, Cron-Jobs, Tasks und Pods. |
Gemischte Instanzen
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Vertikales Container
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Vorausschauendes Autoscaling mit OceanMit dem Predictive Auto-Scaling-Mechanismus von Ocean entfällt die Notwendigkeit, Skalierungsrichtlinien zu definieren, da dieser Mechanismus Spitzenzeiten identifiziert und die richtige Kapazität automatisch im Voraus skaliert. Algorithmen für Machine Learning sagen die zukünftige Belastung Ihrer Anwendung voraus und skalieren den Cluster proaktiv, um den Spitzenlasten gerecht zu werden. |
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Integriert sich in vorhandene
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