Concertio今天宣布已筹集420万美元，称将用于扩展其平台
由ai驱动的优化软件提供商concertio今天宣布已筹集420万美元，称将用于扩展其平台，通过定制x86服务器设置来提升应用性能。concertio表示，客户不仅将受益于更快，更稳定的应用程序和硬件，而且还将受益于更低的基础架构成本。
concertio的optimizer runtime工具可在大多数在云或本地运行的centos和debian linux发行版上运行，可以监视和学习应用程序和系统之间的交互，以在开发和部署的每个阶段调整参数。代理在后台运行，并学习系统指标以检测执行的不同阶段，仅吸收少量数据采样，同时处理系统可变性以分别优化每个阶段。optimizer runtime会发现可提供最佳设置的隐藏系统配置，并且可以选择让开发人员定义优化目标，包括处理器指令，网络带宽，数据库查询和最低服务器能耗。
concertio的optimizer studio（与runtime相比，在多种硬件上运行，包括网卡，cpu，asic，fpga，存储设备，移动设备和完整的系统）与runtime协同工作，以使应用程序和系统一致运行性能提高。studio开箱即用地支持许多可调参数（例如任务亲缘关系，numa页面迁移，io调度程序的选择，任务调度粒度，dvfs策略，对称多线程和cpu上一级缓存预取），并允许开发人员在脚本中添加自定义可调参数不支持它们。studio还可以帮助开发人员发现适用于市场的硬件产品默认配置，并且可以使支持团队主要通过在虚拟化设置中再现性能问题来向客户提供扩展的支持。
concertio的套件提供了三种优化模式：用于生产服务器的基于代理的动态优化，在连续集成/连续交付管道内实施静态优化的连续优化以及性能工程师和it专业人员使用的静态优化。该公司表示，平均而言，其客户（包括英特尔，mellanox和marvel）与仅使用studio的基准非优化系统相比，性能提高了10%以上，在某些用例中提高了8倍。
concertio联合创始人兼首席执行官tomer morad说：“我们正在进入自我调整服务器的时代，在该时代中，服务器会根据其运行的工作负载自动实时动态地动态调整其设置。” “我们的optimizer产品将通用系统转变为高性能的专用系统，从而提高了性能并削减了基础架构成本。”
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concertio的optimizer studio（与runtime相比，在多种硬件上运行，包括网卡，cpu，asic，fpga，存储设备，移动设备和完整的系统）与runtime协同工作，以使应用程序和系统一致运行性能提高。studio开箱即用地支持许多可调参数（例如任务亲缘关系，numa页面迁移，io调度程序的选择，任务调度粒度，dvfs策略，对称多线程和cpu上一级缓存预取），并允许开发人员在脚本中添加自定义可调参数不支持它们。studio还可以帮助开发人员发现适用于市场的硬件产品默认配置，并且可以使支持团队主要通过在虚拟化设置中再现性能问题来向客户提供扩展的支持。
concertio的套件提供了三种优化模式：用于生产服务器的基于代理的动态优化，在连续集成/连续交付管道内实施静态优化的连续优化以及性能工程师和it专业人员使用的静态优化。该公司表示，平均而言，其客户（包括英特尔，mellanox和marvel）与仅使用studio的基准非优化系统相比，性能提高了10%以上，在某些用例中提高了8倍。
concertio联合创始人兼首席执行官tomer morad说：“我们正在进入自我调整服务器的时代，在该时代中，服务器会根据其运行的工作负载自动实时动态地动态调整其设置。” “我们的optimizer产品将通用系统转变为高性能的专用系统，从而提高了性能并削减了基础架构成本。”
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