Jupiter schließt mit DoiT eine Transparenzlücke von 20 bis 40 % bei den Infrastrukturausgaben

DataHub ist der Teil von Cloud Intelligence, der genau für diese Lücke gebaut wurde. Er holt Kostendaten von außerhalb der Cloud-Provider an denselben Ort wie die Cloud-Rechnung. Die Daten kommen per API oder CSV-Upload an – mit Dimensionen und Metriken, die der Kunde selbst definiert. So wird die Rechnung eines Anbieters, der zu klein für eine native Integration ist, zu einer Quelle, die die Plattform wie jede andere behandelt: auswertbar und verfügbar für Budgets, Alerts und Forecasts.

Die Funktionalität war da – aber was Jupiter bekam, war jemand, der mitbaute.

Satyam Gupta startete gemeinsam mit den DoiT Forward Deployed Engineers (FDE) dort, wo die Rechnungen tatsächlich ankommen – nicht bei der API-Referenz. Er konvertierte ein echtes Jupiter-PDF ins DataHub-Format, las es ein und baute Reporting und Alerts darauf auf, sodass das Team das fertige Ergebnis sehen konnte, bevor es sich festlegte. Die Forward Deployed Engineers von DoiT sprangen überall dort ein, wo die Arbeit über reine Konfiguration hinausging, während Jupiter die Lösung testete und definierte, wie die Daten gelesen werden sollten – und Satyams Team automatisierte den Flow rund um dieses Feedback.

"Bei der Integration von DataHub war das DoiT-Team extrem hands-on – bis zu dem Punkt, dass DoiTs Team das erste Ingestion-Skript und die Pipeline für uns aufgesetzt hat.", so Kyle.

Das Ergebnis passt zu den Gewohnheiten des Finanzteams: Rechnungen landen in einem Google-Drive-Ordner, die Pipeline parst sie und lädt sie neben die Abrechnung der Cloud-Provider in Cloud Intelligence. Jupiter nahm kleinere Anpassungen vor und brachte die Lösung in Produktion.

Jupiter hätte die fehlenden Anbieter auch selbst tracken können – aber dann liegen die Kostendaten an zwei Orten, und ein Forecast kann nur über einen laufen. 60 % in DoiT und der Rest woanders ist keine Basis, auf der man planen kann. Kyle hatte zuvor andere FinOps-Plattformen im Einsatz, und genau hier zieht er den Vergleich.

"DoiT hat die Lücke geschlossen, die bei einigen der FinOps-Plattformen, die ich früher genutzt habe, offen geblieben ist." Kyle Espinola, Head of Platform Engineering, Jupiter

Jupiter ist ein dezentraler Exchange-Aggregator auf Solana. Die Aufgabe eines Aggregators ist es, über fragmentierte Liquidität hinweg die beste Route für einen Trade zu finden – Jupiter liefert dafür die Routing-Intelligenz und die Lese-Infrastruktur. Das Unternehmen verwahrt keine Gelder und vermittelt keine Trades. Mehrere Finanz-Verticals laufen inzwischen auf diesem Fundament, und eine Reihe von Übernahmen im vergangenen Jahr brachte weitere hinzu. Jede kam mit ihrer eigenen Infrastruktur – so kommt es, dass ein primär auf AWS gebautes Unternehmen auch workloads in Cloudflare Workers, Google Cloud und auf Bare Metal betreibt.

All das am Laufen zu halten, ist Aufgabe des Platform Engineering. Kyle Espinola leitet dieses Team, das Site Reliability Engineering (SRE), Infrastruktur, Deployment-Automatisierung und FinOps verantwortet und die Golden Paths veröffentlicht, denen alle anderen Teams folgen, um einen Service live zu bringen und stabil zu halten. Sein Anspruch an die Plattform folgt dem Produktanspruch: Die Super-App, die Jupiter baut, soll unter der Haube eine Plattform sein – nicht mehrere zusammengeflickte.

Jupiter speist 26 externe Anbieter in DataHub ein – darunter seine RPC-Provider, ClickHouse und Cloudflare – direkt neben der AWS- und Google-Cloud-Abrechnung. Der Anteil, den Kyle einst als über 30 % nicht erfasst beschrieb, liegt jetzt im selben System wie alles andere.

"Von 60 % auf 100 % in einem System zu kommen, ist ein enormer Fortschritt. DataHub ist ein großartiges Tool – flexibel genug, um die Lücken zu füllen und gleichzeitig das gesamte Reporting zu nutzen.", sagt Kyle.

Die Abdeckung allein ist nicht der ganze Gewinn. Forecasting und historische Nutzungsanalysen laufen über den vollständigen Anbieterkatalog statt nur über den Cloud-Anteil – und genau darauf plant Jupiter. Budgets und Alerts erreichen jetzt Anbieter, die zuvor gar kein Monitoring hatten; eine Rechnung, die plötzlich nach oben springt, wird gemeldet statt später entdeckt. Das Katalogisieren, das Kyle beschrieb – daran zu denken, eine Rechnung zu erfassen, bevor die Zahl verloren geht –, ist jetzt Aufgabe der Pipeline statt eines Menschen.

Die Abdeckung war die Voraussetzung. Als Nächstes geht es um den Gewinn.

"Wir haben einen sehr klaren Blick auf den Umsatz, den ein Produkt einbringt. Aber um den Gewinn zu verstehen, muss man die Kosten kennen – und ein großer Teil unserer Produktkosten liegt in den Infrastrukturausgaben.", so Kyle.

Allocations werden diese Ausgaben anbieterübergreifend auf Produktlinien abbilden, und Kubernetes Intelligence, das dieses Quartal aktiviert wird, schlüsselt die gemeinsam genutzte Elastic-Kubernetes-Service-(EKS-)Umgebung nach Namespace auf. Parallel treiben DoiT und AWS die Konsolidierung voran und sichern Vertragsvereinbarungen sowie Migrations-Credits, um die übernommenen workloads auf AWS zu bringen.