Bei der Integration von DataHub war das DoiT-Team extrem hands-on – bis zu dem Punkt, dass der DoiT-Support das erste Ingestion-Skript und die Pipeline aufgesetzt hat, um uns den Weg freizumachen.
Kyle Espinola, Head of Platform Engineering
Google Cloud CUD-Optimierung
Google Cloud CUDs. Ohne das große Risiko.
Ausgabenbasierte CUDs für zehn Google-Cloud-Services – von Compute Engine über Cloud SQL bis BigQuery Editions – werden automatisch in kleinen Schritten bereitgestellt. Jeder Schritt wird anhand der stündlichen Nutzung geprüft.
10 Google-Cloud-Services · Ausgabenbasierte CUDs · Autonom oder mit Freigabe
Google Cloud · CUDs · last 90 days
Effective Savings Rate
29.6%
▲ 6 pts this quarter
Coverage
80%
Utilization
98.8%
CommittedHourly usage
Purchase schedule · laddered
Compute Engine CUDOct 1 · $9/hr · 1 yrExecuted
Cloud SQL CUD · us-central1Oct 15 · $2.4/hr · 1 yrApproved
BigQuery Editions CUDNov 1 · $4/hr · 1 yrAwaiting approval
Next step, if usage holdsNov 15 · sized at the timePlanned
Each step is checked against fresh hourly usage before it executes.
So funktioniert Laddering
Kleine Schritte. Kein großes Risiko.
Statt Ihr gesamtes Commitment an eine einzige Prognose und ein Fälligkeitsdatum zu binden, staffeln wir CUD-Käufe und validieren jeden Schritt anhand der aktuellen Google-Cloud-Nutzung.
Kostenlose Einsparanalyse sichernEffective Savings Rate · last 6 months
31.4%, and climbing
18.2%
21.5%
24.9%
27.3%
29.8%
31.4%
Coverage
82%
Utilization
99.1%
Saved this quarter
$412K
One view of ESR, coverage and utilization across clouds.
Abgedeckte Google-Cloud-Services
Ausgabenbasierte CUDs für zehn Services.
Compute, Datenbanken, Analytics und Messaging – optimiert aus einem einzigen gestaffelten Plan. Cloud SQL und BigQuery Editions werden pro Region verwaltet; andere CUD-Typen gelten regionsübergreifend auf Ebene des Abrechnungskontos. Flexible Spend CUDs für Compute und erweiterte Cloud-SQL-Abdeckung folgen als Nächstes.
Compute and data processing2 services
Compute Engine
DataflowDatabases6 services
Cloud SQL
AlloyDB
Cloud Spanner
Firestore
Bigtable
MemorystoreAnalytics and messaging2 services
BigQuery Editions
Managed KafkaAndere Tools drängen zum Vorabkauf
Wir staffeln stattdessen.
Ein großer CUD am ersten Tag setzt voraus, dass die Nutzung von Compute Engine, Cloud SQL und BigQuery nur wächst. Laddering hält jeden Schritt klein und aktuell – so folgt die Abdeckung Ihren Workloads.
The big bet
“Buy three years of coverage today.”
Based onOne forecast
If usage dropsYou pay anyway
Utilization74% by month 9
PerfectScale for Commitments
“Buy what holds, then buy again.”
Based onHourly usage, every hour
If usage dropsThe next step shrinks
Utilization99.1%
Finance
Freigeben, bevor Geld fließt.
FinOps
Eine ESR, die Sie ausweisen können.
Engineering
Ohne Strafkosten herunterskalieren.
Leadership
Einsparungen ohne Lock-in.
Der komplette Commitment-Zyklus
Jeder CUD-Servicetyp, ein System
CUD-Abdeckung für zehn Services
Compute Engine, Cloud SQL, BigQuery Editions und sieben weitere.
CUD-Kaufpläne
Abdeckungslücken werden zu wohldosierten, nachvollziehbaren Schritten.
Kaufwirkung im Blick
Prognostizierte Abdeckung und Historie, bevor Sie sich festlegen.
Autonom oder mit Freigabe
Sie bestimmen, wie Käufe ausgeführt werden – mit Schwellenwerten und Limits.
Einheitliche Einsparübersicht
CUD-Ergebnisse direkt neben Ihren AWS Commitments.
Roadmap für Compute und Cloud SQL
Flexible Spend CUDs für Compute in Arbeit, Cloud SQL folgt.
Empfehlungen innerhalb von Stunden
So funktioniert die Google Cloud CUD-Optimierung
1
Billing verbinden.
Verknüpfen Sie Ihre Cloud-Abrechnungskonten. Die Nutzungsanalyse startet sofort.
2
Guardrails festlegen.
Ausgabenlimits, Taktung, Abdeckungsziele und Freigaberegeln.
3
Gestaffelt einsteigen.
Käufe erfolgen in kleinen Schritten – jeder wird anhand aktueller Nutzung geprüft.
SOC 2 Type 2, ISO 27001, FinOps Certified Platform.
Kostenlose EinsparanalyseÖffentliche Produktangaben geprüft am 31. Juli 2026. "Nicht öffentlich gelistet" bedeutet, dass keine Supportangabe des Anbieters gefunden wurde.
Das Commitment-Modell zählt genauso viel wie der CUD
| Capability | PerfectScale | ProsperOps | Opsima | nOps |
|---|---|---|---|---|
| Google-Cloud-Service-Abdeckung | ||||
| Compute Engine | Unterstützt | Unterstützt | Nicht verfügbar Opsima führt Google-Cloud-Support als geplant auf. | Öffentlich gelistet |
| Cloud SQL | Unterstützt | Early Access | Nicht verfügbar Opsima führt Google-Cloud-Support als geplant auf. | Öffentlich gelistet |
| BigQuery Editions | Unterstützt | Nicht öffentlich gelistet | Nicht verfügbar Opsima führt Google-Cloud-Support als geplant auf. | Öffentlich gelistet |
| AlloyDB | Unterstützt | Nicht öffentlich gelistet | Nicht verfügbar Opsima führt Google-Cloud-Support als geplant auf. | Öffentlich gelistet |
| Cloud Spanner | Unterstützt | Nicht öffentlich gelistet | Nicht verfügbar Opsima führt Google-Cloud-Support als geplant auf. | Öffentlich gelistet |
| Cloud Firestore | Unterstützt | Nicht öffentlich gelistet | Nicht verfügbar Opsima führt Google-Cloud-Support als geplant auf. | Öffentlich gelistet |
| Dataflow | Unterstützt | Nicht öffentlich gelistet | Nicht verfügbar Opsima führt Google-Cloud-Support als geplant auf. | Öffentlich gelistet |
| Memorystore | Unterstützt | Nicht öffentlich gelistet | Nicht verfügbar Opsima führt Google-Cloud-Support als geplant auf. | Öffentlich gelistet |
| Cloud Bigtable | Unterstützt | Nicht öffentlich gelistet | Nicht verfügbar Opsima führt Google-Cloud-Support als geplant auf. | Öffentlich gelistet |
| Managed Service for Apache Kafka | Unterstützt | Nicht öffentlich gelistet | Nicht verfügbar Opsima führt Google-Cloud-Support als geplant auf. | Nicht öffentlich gelistet |
| Cloud-übergreifende Abdeckung | ||||
| AWS Commitments in derselben Plattform | Savings Plans Inklusive Database Savings Plans. | Savings Plans und RIs | Savings Plans und RIs | Savings Plans und RIs |
| Einheitliche Multi-Cloud-Commitment-Übersicht | AWS und Google Cloud | Multi-Cloud | Aktuell nur AWS | Multi-Cloud |
| Automatisierung und Governance | ||||
| Freigabe vor Kaufausführung | Optionale Freigabe pro Kauf | Konfigurierbare Guardrails Öffentliche Materialien betonen autonome Ausführung. | Nicht verfügbar Google-Cloud-Support ist aktuell nicht gelistet. | Autonom als Standard Öffentliche Materialien betonen den vollen Autopilot. |
| Vollständig autonome Optimierung | Verfügbar | Verfügbar | Nicht verfügbar Autonome Optimierung gibt es derzeit nur für AWS. | Verfügbar |
| Gestaffelte CUD-Käufe | Intelligentes Laddering | Adaptive Laddering | Nicht verfügbar Google-Cloud-Support ist aktuell nicht gelistet. | Adaptive Layering |
| Ausgaben- und Risiko-Guardrails | Limits, Schwellenwerte und Taktung | Risiko- und Budgetkontrollen | Nicht verfügbar Google-Cloud-Support ist aktuell nicht gelistet. | Risikobewusste Automatisierung |
| Neubewertung und Reporting | ||||
| Kontinuierliche Neubewertung der Nutzung | Stündlich | Kontinuierlich | Nicht verfügbar Google-Cloud-Support ist aktuell nicht gelistet. | Stündlich |
| Effective-Savings-Rate-Reporting | ESR, Auslastung und Abdeckung | ESR-Dashboards | Für GCP nicht verfügbar | ESR und Netto-Einsparungstrends |
| Mehr als Commitment-Management | ||||
| Vollständige FinOps-Plattform | Cloud Intelligence™ Kostentransparenz, Zuordnung, Governance, Optimierung und Cloud-Expertise. | FinOps-Automatisierungsplattform Rate-Optimierung, Workload-Integrationen, Reporting und Showback. | AWS-Commitment-Spezialist Öffentliche Produktmaterialien fokussieren auf Rate-Optimierung. | FinOps-Plattform Kostenmanagement, Zuordnung, Commitments und Workload-Optimierung. |
| Kostenzuordnung ohne Tagging von Cloud-Ressourcen | Attribute™ Ordnet Kosten Kunden und Geschäftsdimensionen zu – ohne Tag-Abdeckung vorauszusetzen. | Intelligent Showback Verteilt Commitment-Kosten und Einsparungen nach Konto, Ressourcentyp und Region. | Native AWS-Zuordnung Öffentliche Anleitungen stützen sich auf AWS-Billing-Dimensionen, -Kategorien und -Tags. | Automatisierte Zuordnung Verteilt nicht getaggte und gemeinsam genutzte Kosten anhand von Billing- und Workload-Metadaten. |
| Kubernetes-Workload-Optimierung | PerfectScale für Kubernetes Pod-Right-Sizing, Bin Packing, Autoscaling und kontinuierliche Optimierung. | Über Flexera Ocean Integrierte Optimierung von Kubernetes-Workloads und Commitments. | Nur Rate-Optimierung Deckt EKS-Compute-Commitments ab, ohne die Infrastruktur zu verändern. | EKS-Optimierung Node-, Pod- und Preisoptimierung. |
| Snowflake-Workload-Optimierung | PerfectScale für Snowflake Automatisierte Warehouse-Optimierung, Workload-Insights und Kostentransparenz. | Nicht gelistet | Nicht gelistet | Kostentransparenz und Zuordnung Snowflake-Kostenerfassung ist dokumentiert; Workload-Automatisierung nicht. |
| Databricks-Workload-Optimierung | PerfectScale für Databricks Automatisierte Compute-Einsparungen, Workload-Insights und DBU-Transparenz. | Nicht gelistet | Nicht gelistet | Kostentransparenz und Zuordnung Databricks-Kostenerfassung ist dokumentiert; Workload-Automatisierung nicht. |
| BigQuery-Workload-Optimierung | PerfectScale für BigQuery Insights zu Reservation-, Slot- und Query-Optimierung mit Workload-Transparenz. | Über Alvin-Partnerschaft Partnergeführte Optimierung von BigQuery-Queries und -Reservations. | Nicht gelistet | Kostentransparenz und Zuordnung Google-Cloud-Kostenanalyse ist dokumentiert; Workload-Automatisierung nicht. |
Native capabilityPartial / preview / via integrationNot available
What they say
Die private Verbindung zwischen IBM und AWS war der Punkt, den wir richtig hinbekommen mussten – und wir wollten dabei schneller vorankommen, als wir es allein geschafft hätten. DoiT hat die Optionen mit uns durchgearbeitet, die Subnetz-Überschneidung gefunden, die das Routing lahmlegte, und die Verbindung stabilisiert. Damit war der Weg für alles Weitere frei.
DevOps Lead, Software Projects
Die Plattform von Attribute™ ist wirklich einzigartig. Wir haben jetzt glasklare Transparenz über unsere Cloud-Ausgaben auf Workload- und Tenant-Ebene – und diese Einblicke haben bereits zu konkreten Einsparungen und wertvollen Erkenntnissen geführt, während wir unseren Service weiter skalieren.
Paul White, VP of Engineering, Shasta Cloud
Wir arbeiten seit vielen Jahren mit DoiT zusammen, und der Funktionsumfang von DoiT Cloud Intelligence ist stetig gewachsen. Funktionen wie Cloud Analytics und Reports haben wir fest in unsere eigenen FinOps-Prozesse integriert – sie sind zum Kern unserer Arbeit geworden.
Martin Lee, Director of Operations
DoiT hat uns die Sicherheit gegeben, vom Experiment in die Produktion zu gehen. Sie haben uns gezeigt, wie man KI für die reale Welt richtig baut.
Milad Rezazadeh, CTO
Frequently asked
questions
Welche Google-Cloud-Commitments verwaltet PerfectScale?
PerfectScale verwaltet ausgabenbasierte CUDs für Compute Engine, Cloud SQL, BigQuery Editions, AlloyDB, Cloud Spanner, Cloud Firestore, Dataflow, Memorystore, Cloud Bigtable und Managed Service for Apache Kafka.
Wie unterscheidet sich PerfectScale von ProsperOps bei Google Cloud?
ProsperOps listet öffentlich Compute-Support sowie Cloud SQL im Early Access, führt aber die übrigen acht hier abgedeckten Services nicht auf. PerfectScale unterstützt alle zehn und bietet zusätzlich optionale Freigaben pro Kauf direkt in Cloud Intelligence™.
Verwaltet Opsima Google-Cloud-CUDs?
Nein. Opsima beschreibt sein Produkt derzeit als AWS-Commitment-Management und führt Google-Cloud-Support als geplant auf. PerfectScale verwaltet Google-Cloud-CUDs schon heute – parallel zu AWS Commitments.
Wie unterscheidet sich PerfectScale von nOps bei Google Cloud?
nOps listet öffentlich neun der zehn hier abgedeckten Services; Managed Service for Apache Kafka ist nicht gelistet. PerfectScale unterstützt alle zehn und bietet zusätzlich optionale Freigaben pro Kauf sowie Zugang zur Cloud-Expertise von DoiT.
Kann unser Finance-Team CUD-Käufe freigeben?
Ja. PerfectScale kann vor jeder Kaufausführung eine Freigabe verlangen. Zusätzlich können Sie Ausgabenlimits und Taktungskontrollen festlegen – oder auf autonome Ausführung umstellen, sobald Ihr Team bereit ist.
Was passiert, wenn sich die Google-Cloud-Nutzung ändert?
PerfectScale bewertet die Nutzung stündlich neu. Da Käufe gestaffelt erfolgen, kann der nächste Schritt die aktuelle Nachfrage abbilden, statt ein Commitment-Niveau aus einer veralteten Prognose fortzuschreiben.
Welcher Google-Cloud-Commitment-Support kommt als Nächstes?
Wir erweitern die Compute-Abdeckung um Google Cloud Flexible Spend CUDs; direkt danach folgen zusätzliche CUD-Funktionen für Cloud SQL.
Google-Cloud-Einsparungen. Ohne Lock-in.
Sehen Sie, was eine gestaffelte, an der Nutzung ausgerichtete CUD-Abdeckung einsparen könnte.