beCloudReady

Un aspecto fundamental de la oferta de beCloudReady es su modelo de precio fijo, que incluye características de apagado automático y limpieza para prevenir cargos inesperados en la nube después de que concluye un grupo de capacitación. Cada aprendiz opera dentro de un entorno aislado y limitado, y todos los entornos de laboratorio y datos de los aprendices se eliminan de manera segura después de la entrega, abordando preocupaciones de privacidad. Los laboratorios están preconfigurados y exhaustivamente probados antes de cada sesión, permitiendo a los instructores concentrarse en la enseñanza en lugar de en la solución de problemas técnicos.

A diferencia de las plataformas de laboratorio SaaS que alquilan infraestructura y espacios de contenido, beCloudReady ingenieros construyen infraestructura personalizada que los clientes poseen y pueden volver a ejecutar. Utilizan herramientas como Terraform y adaptan políticas de IAM al stack tecnológico específico del cliente. Para cargas de trabajo de IA, integran GPUs de neo-nube, que a menudo ofrecen ventajas de costo sobre hiperescaladores como AWS, Azure o GCP, especialmente para capacitación de grupos que requieren un tiempo significativo de GPU. Sin embargo, también pueden utilizar hiperescaladores si es necesario por razones de seguridad o cumplimiento.

beCloudReady ofrece flexibilidad en la entrega; pueden diseñar y enviar el laboratorio para que el cliente lo ejecute con guías de instructor proporcionadas, o pueden proporcionar capacitadores de su red para la entrega. La mayoría de los compromisos implican la entrega del laboratorio, permitiendo que el equipo del cliente lo posea y repita las entregas. El cronograma típico para definir un laboratorio listo para entregar es de un solo día, acomodando tanto proyectos pequeños como grandes programas de capacitación de múltiples grupos con un alcance de IAM personalizado.

Su experiencia se extiende a varias plataformas, incluyendo AWS, Azure, GCP, Databricks, Lambda Labs, Shadeform y RunPod, asegurando soluciones neutrales ante proveedores basadas en sentido económico para el grupo. Ejemplos de sus laboratorios personalizados incluyen Laboratorios de Práctica AML para Microsoft 365 Copilot, Laboratorios de Kubernetes Administrados y Cuentas de AWS Autoconstruidas con controles de presupuesto y servicio. Estos laboratorios están diseñados para uso en producción en programas de capacitación reales, probados de extremo a extremo y diseñados para escalar desde pequeños talleres de 5 estudiantes hasta grandes programas de 500.