ScaleOps 实验室

ScaleOps 实验室（通常称为 ScaleOps）是一家以色列软件公司，由约达尔·沙弗里尔（Yodar Shafrir，现任首席执行官）和盖伊·巴伦（Guy Baron，现任首席技术官）于 2022 年 3 月创立。该公司开发了一个用于管理云和 AI 计算资源的平台，旨在优化资源利用率，使每个应用程序在任何时刻都能自动获得所需的资源。其服务在主要的云平台上运行：亚马逊云科技（AWS）、微软 Azure 和谷歌云平台（GCP）。 ScaleOps 平台旨在自主编排生产工作负载，包括代理、推理模型和应用程序。它实时根据完整的工作负载上下文采取行动，持续分配和扩展 CPU、GPU 和内存，以确保可靠性、减轻工程团队的配置负担并优化成本。该平台强调无需手动调优，也无需实施或代码更改。主要功能包括基于实时工作负载行为的自动 Pod 资源调整、副本优化、智能 Pod 放置、Spot 实例优化、节点优化和 Karpenter 优化，以及自主 GPU 工作负载管理。 ScaleOps 已筹集了大量风险投资。其首轮融资筹集了 650 万美元，由 NFX 和 Glilot Capital Partners 领投。2023 年底，该公司又筹集了 1500 万美元，由 Lightspeed Venture Partners 领投，Glilot Capital Partners 和 NFX 参投。2024 年 11 月，该公司筹集了 5800 万美元，由 Lightspeed Venture Partners 领投，Glilot Capital Partners 参投。2026 年 3 月，ScaleOps 以超过 8 亿美元的估值筹集了 1.3 亿美元，其中部分为二次交易，允许员工出售股份。 该公司表示，它自动管理着数千家行业领先企业的生产环境，其中包括财富 100 强公司。其客户案例研究包括 Adobe、Armis、Island、Roku、Vantor、Booksy、AccessFintech、Orca Security 和 Dazz，报告的结果包括 Adobe 将计算成本削减了 38%，Armis 将 Kubernetes vCPU 减少了 30%，Orca Security 将预置 CPU 削减了 50%。ScaleOps 总部位于以色列特拉维夫，在全球范围内运营。

ScaleOps 实验室由约达尔·沙弗里尔（Yodar Shafrir，现任首席执行官）和盖伊·巴伦（Guy Baron，现任首席技术官）于 2022 年 3 月创立。该公司成立的目的是解决云原生环境日益增长的复杂性，其中资源管理在很大程度上仍是静态的，而消费和需求却是动态的。工程师花费大量时间手动调整云资源，导致在未使用资源上浪费资金或在需求高峰时出现性能问题。ScaleOps 认定，在运行时完全自动化云资源管理是解决方案。 该公司开发了一个用于管理云和 AI 计算资源的平台，目标是实现最优利用率，使每个应用程序在任何时刻都能自动获得所需的资源。该平台在主要云提供商上运行，包括亚马逊云科技（AWS）、微软 Azure 和谷歌云平台（GCP）。 ScaleOps 首轮融资筹集了 650 万美元，由 NFX 和 Glilot Capital Partners 领投。2023 年底，该公司又筹集了 1500 万美元，由 Lightspeed Venture Partners 领投，Glilot Capital Partners 和 NFX 参投。2024 年 11 月，ScaleOps 筹集了 5800 万美元，由 Lightspeed Venture Partners 领投，Glilot Capital Partners 参投。2026 年 3 月，该公司以超过 8 亿美元的估值筹集了 1.3 亿美元，其中包括一次二次交易，员工得以变现股份。 根据其公开声明，ScaleOps 自动管理着数千家行业领先企业的生产环境，其中包括财富 100 强公司。该公司总部位于以色列特拉维夫，其平台在全球范围内被技术、网络安全、流媒体、航空航天与国防、金融科技和在线预订等行业使用。

• ScaleOps 实验室由约达尔·沙弗里尔和盖伊·巴伦创立。

• 首轮融资 650 万美元，由 NFX 和 Glilot Capital Partners 领投。

• 筹集 1500 万美元，由 Lightspeed Venture Partners 领投，Glilot Capital Partners 和 NFX 参投。

• 筹集 5800 万美元，由 Lightspeed Venture Partners 领投，Glilot Capital Partners 参投。

• 以超过 8 亿美元的估值筹集 1.3 亿美元，包括一次二次交易。

面向 Kubernetes 的自主云与 AI 基础设施优化，消除手动调优并降低云成本。

• 自动化实时 Pod 资源调整

  根据工作负载行为和实时集群条件，自动实时调整 CPU 和内存资源请求。

• 副本优化

  动态管理最小和最大副本数及触发器，以降低成本并主动在需求之前扩展。

• 智能 Pod 放置

  消除因无法驱逐的 Pod 阻碍有效装箱并导致节点利用率不足而产生的浪费。

• Spot 实例优化

  通过智能地将更多工作负载转移到 Spot 实例，提高 Spot 采用率并进一步降低成本。

• 节点优化

  整合节点并用更优节点替换，消除未充分利用的容量。

• Karpenter 优化

  优化 Karpenter 实例选择和中断预算，同时消除集群中的浪费。

• 自主 GPU 工作负载管理

  自主管理 AI 和推理模型的 GPU 工作负载。

1. 1ScaleOps: Autonomous Cloud and AI Infrastructurescaleops.com
2. 2About ScaleOps: Innovators in Cloud Resource Automationscaleops.com
3. 3ScaleOps Resourcesscaleops.com
4. 4ScaleOps labs - Wikidatawikidata.org
5. 5סקיילאופס מעבדות - Wikipedia (Hebrew)he.wikipedia.org