Setup
Ein leichtgewichtiger Agent. Jeder Namespace abgedeckt.
Stellen Sie den DoiT Collector mit einem einzigen Helm Chart in Ihren EKS-, GKE- oder AKS-Clustern bereit. Wir verknüpfen die Nutzung auf Pod-Ebene mit Ihren Cloud-Abrechnungsdaten – so erscheinen Namespace-, Label- und Workload-Kosten direkt neben Ihren übrigen Cloud-Ausgaben. Keine eigenen Exporter, keine weitergeleiteten Metriken.
Das erhalten Sie
Entwickelt für die Realität des Kubernetes-Betriebs
Genau das, wonach FinOps- und Plattform-Teams tatsächlich fragen, wenn sie ihre Cluster anbinden.
Namespace- und Workload-Zuordnung
Ordnen Sie Cluster-Kosten dem Namespace, Deployment oder Label zu, das sie tatsächlich verursacht hat. Ohne SQL, ohne Rebuilds.
Cluster-Anomalien
Werden Sie benachrichtigt, sobald ein Namespace oder Workload unerwartet Ressourcen verbrennt.
Container-Right-Sizing
CPU- und Speicherempfehlungen pro Workload – basierend auf realen Mustern von Requests und tatsächlicher Nutzung.
Erkennung von Idle-Pods
Machen Sie Deployments und Jobs sichtbar, die zwar provisioniert sind, aber nichts Sinnvolles leisten.
Node- und Autoscaler-Einblicke
Verstehen Sie die Effizienz Ihrer Node-Pools, Verschwendung durch Bin-Packing und wo Spot oder Autoscaling Ihre Rechnung senken könnte, ohne die Zuverlässigkeit zu gefährden.
Team-Chargeback und Budgets
Verteilen Sie geteilte Cluster-Kosten auf Teams und setzen Sie Budgets pro Namespace – ohne der Label-Hygiene hinterherzulaufen.
Native Tools zeigen Ihnen, was ein Pod verbraucht. Cloud Intelligence™ macht daraus konkrete Kostenmaßnahmen.
Mehr als kubectl top und Cloud-Rechnungen
Multi-Cluster-Übersichten
Konsolidierte Ansichten über alle EKS-, GKE- und AKS-Cluster – mit Drilldown in jeden Namespace oder Workload.
Workload-Anomalien in Echtzeit
Machine-Learning-Erkennung auf Namespace-, Workload- und Label-Ebene, direkt nach Slack oder per E-Mail.
Right-Sizing und Kapazitätsplanung
Simulieren Sie Änderungen an CPU, Speicher und Replicas anhand des tatsächlichen Traffics, bevor Sie sie in die Produktion bringen.
Label- und Zuordnungshygiene
Finden Sie nicht gelabelte Ausgaben, setzen Sie Zuordnungsregeln durch und verteilen Sie Shared Services genau so, wie es die Finanzabteilung erwartet.
Cloud-native Kostenzuordnung
Verknüpfen Sie die Pod-Nutzung mit den zugrunde liegenden EC2-, GCE- oder Azure-VM-Kosten, damit hinter jedem Container ein echter Dollarbetrag steht.
Forward Deployed Engineers
Erstklassige Cloud-Architekten, die als Erweiterung Ihres Teams Optimierungen umsetzen.
Wachstumsstarke Unternehmen setzen auf Cloud Intelligence™
Ø Einsparungen in den ersten 90 Tagen
Ø Implementierungszeit
“Der Fokus von DoiT auf Zuverlässigkeit, kombiniert mit der Flexibilität des Systems, hilft uns, unsere Amazon-EKS-Workloads sicher zu optimieren – ganz ohne Zutun unserer Engineers.”
Oren Ashkenazy
Director of DevOps and Cloud bei Fiverr
Bereit für das Right-Sizing Ihrer Cluster?
Machen Sie aus Nutzung auf Pod-Ebene Einsparungen auf Workload-Ebene.
Frequently asked
questions
Wie ordne ich Kubernetes-Kosten Namespaces und Teams zu?
Cloud Intelligence™ verknüpft die Nutzung auf Pod-Ebene mit Ihrer Cloud-Rechnung, sodass Sie die exakten Kosten pro Namespace, Deployment, Label oder Team sehen. Geteilte Cluster-Kosten (Control Plane, System-Pods, ungenutzte Kapazität) werden nach Regeln aufgeteilt, die Ihre Finanzabteilung tatsächlich vertreten kann.
Wie verbinde ich meine Kubernetes-Cluster mit Cloud Intelligence™?
Installieren Sie unser Helm Chart in jedem Cluster. Der Collector streamt Pod-, Node- und PV-Nutzung an DoiT, wo sie mit Ihrer bestehenden Cloud-Billing-Integration verknüpft wird. Die meisten Teams sehen ihren ersten Report auf Namespace-Ebene noch am selben Tag.
Kann ich Pods per Right-Sizing anpassen, ohne Workloads zu gefährden?
Ja. Die Empfehlungen basieren auf realen CPU- und Speicher-Nutzungsmustern über einen längeren Zeitraum, nicht auf einer einzelnen Momentaufnahme. Sie können die Vorschläge pro Workload prüfen, sie zunächst außerhalb der Produktion testen und nur das ausrollen, was sicher ist.
Wie erkenne ich Kubernetes-Kostenanomalien, bevor die Rechnung kommt?
Die Anomalie-Erkennung läuft kontinuierlich auf Namespace-, Workload- und Label-Ebene. Wenn ein Deployment plötzlich seinen Node-Verbrauch verdoppelt oder ein außer Kontrolle geratener Job zu skalieren beginnt, erhalten Sie eine Slack- oder E-Mail-Benachrichtigung mit der wahrscheinlichen Ursache.
Ich nutze bereits kubectl top, Prometheus oder die integrierten Cloud-Kostentools. Was bringt Cloud Intelligence™ zusätzlich?
Diese Tools zeigen Nutzung oder Rohrechnungen, aber keine Kosten pro Workload. Cloud Intelligence™ kombiniert Nutzungsdaten mit Preisen, Commitments und Regeln für geteilte Kosten – für dollargenaue Zuordnung, Right-Sizing und Governance an einem Ort.
Funktioniert es über EKS, GKE und AKS hinweg?
Ja. Derselbe Collector und dieselben Reports funktionieren für Managed Kubernetes auf AWS, Google Cloud und Azure sowie für selbst verwaltete Cluster. Sie erhalten eine einheitliche Sicht – selbst dann, wenn sich Ihre Workloads über mehrere Clouds erstrecken.
Kann ich Spot, Autoscaling und Commitments aggressiver nutzen?
Cloud Intelligence™ zeigt, welche Workloads sich sicher für Spot eignen, wo Node-Pools überprovisioniert sind und wie Savings Plans, CUDs oder Reservations auf Ihre Kubernetes-Nodes angerechnet werden – damit Sie Commitments mit gutem Gewissen eingehen und gezielt autoskalieren können.
Welchen Zugriff erhält Cloud Intelligence™ auf meine Cluster – und wie ist er geschützt?
Der Collector arbeitet mit RBAC nach dem Least-Privilege-Prinzip und liest ausschließlich Metadaten und Nutzungsmetriken – niemals Ihre Anwendungsdaten. Die Plattform ist nach SOC 2 Type II zertifiziert, und wir nehmen ohne Ihre Freigabe keine Änderungen an Ihren Clustern vor.