Teams, die AI- und Ray-Workloads im Produktivbetrieb skalieren, vertrauen auf uns
In wenigen Minuten angebunden
Ein API-Token. Volle Transparenz über Ray-Cluster.
Verbinden Sie Ihre Anyscale-Organisation per Read-only-API-Token. DoiT erfasst Verbrauchsmetriken, Cluster-Nutzung und die zugrunde liegenden Cloud-Kosten aus AWS oder GCP automatisch – ohne Agents und ohne Codeänderungen in Ihren Ray-Jobs. Einheitliche Reports liegen wenige Stunden nach der Anbindung vor.
Das erwartet Sie
Gemacht für den Alltag mit Ray auf Anyscale
Genau das, wonach FinOps- und ML-Plattform-Verantwortliche fragen, sobald sie ihre Anyscale-Organisation anbinden.
Einheitliches Verbrauchsreporting
Schlüsseln Sie Anyscale-Kosten nach Workspace, Projekt, Cluster oder Team auf – inklusive der zugrunde liegenden Cloud-Kosten.
Anomalien in Echtzeit
Werden Sie binnen Minuten gewarnt, wenn Ray-Jobs aus dem Ruder laufen oder die GPU-Kosten in die Höhe schnellen.
Cluster-Right-Sizing
Identifizieren Sie überdimensionierte Head- und Worker-Nodes mit konkreten Empfehlungen für CPU, GPU und Memory.
Idle-Cluster-Erkennung
Spüren Sie Ray-Cluster auf, die nach Job-Ende weiterlaufen, und holen Sie sich die Kosten zurück.
Transparenz für GPUs und Beschleuniger
Entwirren Sie GPU-, CPU- und xPU-Nutzung über Training-, Tuning- und Serving-Workloads hinweg, die in Sammelrechnungen sonst untergehen.
Governance und Budgets
Setzen Sie Budgets pro ML-Team oder Projekt und erkennen Sie Überschreitungen, bevor der nächste Trainingslauf startet.
Das Anyscale Usage Dashboard zeigt, was Sie verbraucht haben. Cloud Intelligence™ hilft Ihnen, daraus Konsequenzen zu ziehen.
Mehr als das Anyscale Usage Dashboard
Multi-Cloud-Rollups
Konsolidierte Sicht auf Anyscale-Kosten in AWS, GCP oder Kubernetes – mit Drilldown bis in jeden einzelnen Cluster.
Echtzeit-Anomaliewarnungen
Machine-Learning-basierte Erkennung auf Workspace-, Cluster- und Job-Ebene – direkt nach Slack oder per E-Mail.
GPU-Commitment-Planung
Simulieren Sie Savings Plans, CUDs und Reservierungen gegen die tatsächliche Ray-Nutzung, bevor Sie sich festlegen.
Saubere Projekt- und Allokationsstruktur
Finden Sie ungetaggte Ray-Workloads, setzen Sie Allokationsregeln durch und verteilen Sie Shared Costs so, wie es Finance erwartet.
Kubernetes-Kostenallokation
Schlüsseln Sie Anyscale-on-Kubernetes-Kosten nach Namespace, Workload und Label auf – ohne zusätzliche Exporter.
Forward Deployed Engineers
Erstklassige Cloud-Architekten, die als verlängerter Arm Ihres Teams Optimierungen umsetzen.
Schnell wachsende Unternehmen setzen auf DoiT Cloud Intelligence™
Durchschnittliche Einsparung in den ersten 90 Tagen
Durchschnittliche Implementierungszeit
“Die Zuverlässigkeit von DoiT in Kombination mit der Flexibilität der Plattform erlaubt es uns, unsere Amazon-EKS-Workloads sicher zu optimieren – ganz ohne Zutun unserer Engineers.”
Oren Ashkenazy
Director of DevOps and Cloud bei Fiverr
Bereit, Ihre Anyscale-Organisation anzubinden?
Nehmen Sie Ihre Ray-Cluster-Kosten unter die Lupe.
Frequently asked
questions
Wie bekomme ich mehr Transparenz über Anyscale-Kosten in Workspaces und Projekten?
Verbinden Sie Ihre Anyscale-Organisation einmalig. Cloud Intelligence™ erfasst die Verbrauchsdaten jedes Workspaces und Projekts, sodass Sie Kosten nach Cluster, Job, Team oder zugrunde liegender Cloud aufschlüsseln – aus einer einzigen Sicht und ohne manuelle Rollups.
Wie binde ich Anyscale-Nutzungsdaten am besten an Cloud Intelligence™ an?
Nutzen Sie ein Read-only-API-Token aus Ihrer Anyscale-Organisation in Kombination mit Ihrer AWS- oder GCP-Billing-Anbindung. DoiT übernimmt Ingestion, Normalisierung und Reporting in stündlicher Granularität. Die meisten Teams sind innerhalb eines Tages live.
Wie erkenne ich, welche Ray-Cluster oder Jobs den Großteil meiner Kosten verursachen?
Mit Cost & Usage Reports gehen Sie von den Anyscale-Gesamtkosten bis hinunter auf einen einzelnen Cluster, Job oder Node-Typ. Filtern Sie nach Workspace, Projekt, Region oder Instance-Family – ganz ohne SQL.
Wie überwache ich Anyscale-Kostenanomalien in Echtzeit?
Die Anomalie-Erkennung läuft kontinuierlich über Workspaces, Cluster und Job-Dimensionen. Wenn etwas aus dem Ruder läuft – etwa ein Trainingslauf, der über Nacht GPU-Stunden verbrennt – erhalten Sie eine Slack- oder E-Mail-Benachrichtigung mit der wahrscheinlichen Ursache.
Wie reduziere ich Waste durch ungenutzte oder überdimensionierte Ray-Cluster?
Cloud Intelligence™ markiert Cluster, die unter den Auslastungszielen liegen, Head-Nodes, die für ihre Workload zu groß sind, und Cluster, die nach Abschluss von Jobs ungenutzt weiterlaufen. Jede Empfehlung weist die geschätzten Einsparungen aus.
Wie verteile ich Anyscale-Kosten auf ML-Teams und Modelle?
Mappen Sie Anyscale-Workspaces, -Projekte und -Tags auf Ihre internen Kostenstellen. Geteilte GPU-Pools lassen sich per Allokationsregel aufteilen – Finance sieht die Kosten pro Team und pro Modell ohne manuelle Tabellen.
Worin unterscheidet sich Cloud Intelligence™ vom Anyscale Usage Dashboard?
Das Anyscale Usage Dashboard zeigt Verbrauchsschätzungen innerhalb von Anyscale. Cloud Intelligence™ verknüpft diese mit den tatsächlichen Cloud-Kosten und ergänzt Multi-Cloud-Transparenz, proaktive Empfehlungen, Anomalie-Erkennung, Governance sowie Zugang zu Forward Deployed Engineers.
Sind meine Daten sicher, wenn ich meine Anyscale-Organisation anbinde?
Cloud Intelligence™ verwendet ein Read-only-API-Token mit minimalen Berechtigungen. Wir verändern Cluster oder Jobs niemals ohne Ihre Zustimmung, und die Plattform ist SOC 2 Type II zertifiziert.