云的挑战
大数据基础设施
对大数据团队来说，以可扩展和高效的方式构建、运营和管理云基础设施仍然是一个挑战。
数据专家，而不是云专家
大数据团队被云操作任务拖慢，而不是执行核心数据计划。
云成本管理
随着大数据应用规模的扩大，用于实验、模型构建、测试和其他活动的环境成本也在增长。
手动流程
DevOps团队想要支持大数据，但却受到手工流程和缺乏大数据软件经验的阻碍。
复杂的管理
像Kubernetes这样的云原生技术能够实现云所承诺的可伸缩性和敏捷性，但需要大量的时间和专业知识来配置、管理和监控。
团队专注于大数据应用，而Spot则负责云基础设施的扩展和优化
数据团队的免提云体验
通过设置、配置和监控云基础设施的自动化服务，支持大数据团队并提高工作效率。
可见性带来可操作性
通过跟踪实际消耗和适当调整工作负载来提高资源利用率和效率。
自动化和持续优化
通过自动化优化机制，根据特定的大数据工作需求扩展、供应和管理云资源，提高资源利用率和效率。雷竞技rabet官网
节省成本
充分利用节省成本的云服务，例如具有企业级可靠性的现货实例。
