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DoiT optimiert die Multi-Cloud-Commitments von Mux über AWS Savings Plans und Google Cloud CUDs hinweg – und nimmt der Video-Infrastruktur-Plattform den Forecasting-Aufwand komplett ab.
Mux tat sich schwer, die Cloud-Ausgaben über die gesamte Multi-Cloud-Umgebung hinweg zu optimieren. Das Team setzte zwar auf Reserved Instances bei AWS, hatte aber Mühe, die Nutzung über die Laufzeit der Commitments zu steuern. Wurden Maschinentypen gewechselt oder Software optimiert, folgten mühsame Prozesse, um veraltete Reservierungen umzuwandeln oder zu verkaufen. Der Zeit- und Expertiseaufwand für eine vollständig optimierte Commitment-Strategie war für das wachsende Unternehmen schlicht zu groß – die Folge waren Ad-hoc-Käufe, die kaum nennenswerte Einsparungen brachten.
DoiT ermöglicht es Mux, die Rabatte aus Savings Plans und CUDs sowohl bei AWS als auch in der Google Cloud voll auszuschöpfen. Der Ansatz ergänzt die bestehenden Drei-Jahres-Commitments und macht zusätzliche Commitment-Käufe überflüssig. Die DoiT Console liefert aggregierte Auswertungen und Analysen und ist damit die zentrale Datenquelle für die Cloud-Ausgaben der Technology- und Business-Operations-Teams von Mux.
Vor dem Onboarding mit DoiT war es vor allem das Forecasting und Tracking, das uns davon abhielt, Commitment-Management wirklich effektiv zu betreiben. Wir kamen immer wieder an den Punkt, an dem wir unseren eigenen Analysen nicht genug vertrauten, um die Commitments tatsächlich auszunutzen. Wir wollten uns aufs Produkt und schnelles Wachstum konzentrieren – nicht auf komplexe Finanzanalysen.
Adam Brown, Co-Founder und Head of Technology
Kundinnen und Kunden erwarten immer häufiger, dass Unternehmen Video in ihre Produkte integrieren – und Streaming-Plattformen wie Netflix und TikTok haben die Messlatte für nahtlose, zuverlässige Video-Erlebnisse hoch gelegt. Video ist komplex in der Entwicklung und noch schwieriger zu skalieren und zu betreiben. Mux ist die Video-Infrastruktur, mit der Entwicklungsteams Video schnell, zuverlässig und global skalierbar in ihre Produkte einbauen. So können sich Teams auf das konzentrieren, was ihr Geschäft einzigartig macht – um die Komplexität der Video- und Analytics-Infrastruktur kümmert sich Mux.
Die Infrastrukturentscheidungen bei Mux richten sich nach der Kosteneffizienz in der Multi-Cloud-Umgebung aus AWS und Google Cloud. Das Plattform-Team stellt den Produkt-Engineering-Teams eine Kubernetes-Schnittstelle bereit und verantwortet die Positionierung bei den Cloud-Anbietern. Das Business-Operations-Team bündelt die Analyse der Cloud-Kosten und braucht dafür eine Single Source of Truth für die gesamten Cloud-Ausgaben. Beim Optimieren der Ausgaben kämpfte Mux mit dem Management von Reserved Instances: Wechselte das Team Maschinentypen oder optimierte Software, folgten mühsame Prozesse, die die gekaufte Kapazität wieder zunichtemachten.
In der Zusammenarbeit mit DoiT schöpft Mux die Rabatte aus Savings Plans und CUDs sowohl bei AWS als auch in der Google Cloud voll aus. Der Ansatz maximiert die Einsparungen zusätzlich zu den bestehenden Drei-Jahres-Commitments und macht neue Commitment-Käufe überflüssig. Die DoiT Console liefert aggregierte Auswertungen und Analysen und ist damit die zentrale Datenquelle für die Technology- und Business-Operations-Teams. Über die DoiT API zieht Mux die Daten beider Cloud-Anbieter ein und erhält so einen lückenlosen Überblick über die Ausgaben in der gesamten Multi-Cloud-Umgebung.
Mux erzielte 22 % Einsparung bei On-Demand-EC2-Kosten auf AWS und 27 % bei On-Demand Google Compute Engine Workloads in der Google Cloud. Die Lösung macht den Kauf neuer Savings Plans überflüssig und spart unzählige Stunden Forecasting und Provisionierung. Das Infrastruktur-Team muss nicht länger mehrere Commitments parallel prognostizieren, tracken und verwalten – und kann seine Umgebung optimieren, ohne sich um Überprovisionierung sorgen zu müssen.
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Attribute™'s platform is truly unique. We now have crystal-clear visibility into our cloud spend at the workload and tenant level, and that insight has already led to actionable savings and powerful insights as we further scale our service.
Paul White, VP of Engineering, Shasta Cloud
We have worked with DoiT for many years, and there has been an increasing number of capabilities and features in DoiT Cloud Intelligence. We've embedded features such as Cloud Analytics and Reports in our own FinOps processes, it's become core to what we do.
Martin Lee, Director of Operations
DoiT gave us the confidence to move from experimentation to production. They helped us understand the right way to build AI for the real world.
Milad Rezazadeh, CTO
Attribute™'s cost grouping technology took our cost visibility and allocation to a whole new level. Now, our teams are fully accountable for their budgets, significantly improving our cloud efficiency and helping us minimize unnecessary costs.
Eli Zilbershtein, Head of DevOps, Hippo
You can't tag a customer in a multi-tenant environment. Attribute™ finally shows us what each customer costs and what's driving those costs.
Omri Cohen, Director of Engineering, Platform
Attribute™'s data is truly unmatched. No other solution on the market could deliver the precise customer cost and usage profiles we needed in such a complex infrastructure. Within weeks, the data from Attribute™ transformed our understanding of cost structures, influencing key strategic decisions in pricing, renegotiations, and market positioning.
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Kfir Lippmann, CFO, Salt Security
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Balamurugan Mohandossgandhi, Head of IT and Infrastructure, PropertyGuru
This has let us get a better idea of what our cost of goods sold really is. It's not every day you come across something that delivers value as quickly as yours did for us. I was seeing useful insights inside the POC, and we had only deployed it to a couple of real clusters.
Jason Moore, Principal DevOps Engineer, Accrete AI
Eliminating the need to tag thousands of resources has freed up my team and we've invested our efforts in enhancing our platform significantly.
Ziv Sivan, VP of Engineering
PerfectScale by DoiT has become an important part of how we optimize Kubernetes at scale at OneFootball. It gives our platform team the visibility, automation, resiliency insights, and confidence we need to balance cost efficiency with production readiness, especially as we prepare for major global football moments like the 2026 FIFA World Cup.
Andrea Benfatto, Platform/Cloud Runtime Engineering Manager
Cloudflow's new RDS End of Life alerts have allowed us to be more proactive on keeping our database instances up-to-date. The new solution gives us internal visibility ahead of time so that we can prepare for upgrades, instead of having to upgrade under pressure while incurring extended support costs.
Jon Fairbanks, Site Reliability Engineering Manager
PerfectScale cut 40% off our total EKS spend, and the automations handle what used to take our team 20 hours a month. Now we spend that time on reliability and performance instead of chasing cost metrics.
Caio Cristo, Director of Infrastructure/SRE
Let us show you what ships this week.
