beCloudReady

Un aspect central de l'offre de beCloudReady est son modèle de prix fixe, qui inclut des fonctionnalités d'arrêt automatique et de nettoyage pour éviter des frais imprévus sur le cloud après la conclusion d'un groupe de formation. Chaque apprenant opère dans un sandbox isolé et limité, et tous les environnements de laboratoire et les données des apprenants sont supprimés en toute sécurité après la livraison, répondant ainsi aux préoccupations en matière de confidentialité. Les laboratoires sont préconfigurés et soigneusement testés avant chaque session, permettant aux instructeurs de se concentrer sur l'enseignement plutôt que sur le dépannage des environnements techniques.

Contrairement aux plateformes de laboratoire SaaS qui louent des infrastructures et des créneaux de contenu, beCloudReady conçoit une infrastructure sur mesure que les clients possèdent et peuvent réutiliser. Ils utilisent des outils comme Terraform et adaptent les politiques IAM à la pile technologique spécifique du client. Pour les charges de travail IA, ils intègrent des GPU néo-cloud, qui offrent souvent des avantages de coût par rapport aux hyperscalers comme AWS, Azure ou GCP, en particulier pour la formation de groupes nécessitant un temps GPU significatif. Cependant, ils peuvent également utiliser des hyperscalers si nécessaire pour des raisons de sécurité ou de conformité.

beCloudReady offre une flexibilité dans la livraison ; ils peuvent concevoir et expédier le laboratoire pour que le client l'exécute avec des guides d'instructeur fournis, ou ils peuvent fournir des formateurs de leur réseau pour la livraison. La plupart des engagements impliquent la remise du laboratoire, permettant à l'équipe du client de posséder et de répéter les livraisons. Le délai typique pour passer de la définition à un laboratoire prêt à être livré est d'une seule journée, s'adaptant à la fois aux projets de petite envergure et aux grands programmes de formation multi-groupes avec une définition IAM personnalisée.

Leur expertise s'étend à diverses plateformes, y compris AWS, Azure, GCP, Databricks, Lambda Labs, Shadeform et RunPod, garantissant des solutions neutres vis-à-vis des fournisseurs basées sur le sens économique pour le groupe. Des exemples de leurs laboratoires personnalisés incluent des laboratoires de pratique AML pour Microsoft 365 Copilot, des laboratoires Kubernetes gérés et des comptes AWS autonomes avec des contrôles de budget et de service. Ces laboratoires sont conçus pour une utilisation en production dans de véritables programmes de formation, testés de bout en bout, et conçus pour évoluer de petits ateliers de 5 étudiants à de grands programmes de 500.