Anomalien in Echtzeit
Die meisten Tools – auch die der Cloud-Anbieter selbst – melden erst Tage später, dass die Ausgaben gestiegen sind. Wir alarmieren Sie innerhalb von Minuten: was gestiegen ist, welcher Kunde, welches Team oder welches Feature dahintersteckt – und was als Nächstes zu tun ist.
AWS, Google Cloud, Azure und 13 weitere · Alerts in Slack, Teams und per E-Mail
checkout-workers-asgc7i.4xlarge+$3,020checkout-cacher7g.2xlarge+$710nat-us-east-1aNAT data processed+$450checkout-svc 4.2 deploy at 08:55 tripled worker replicas for ACME Corp.Next step: cap replicas at 12 or roll back to 4.1.
#payments-alerts09:31
FinOps channel09:31Eine laufend aktualisierte Auswahl echter Kostenspitzen, die wir in den letzten 24 Stunden erkannt und verhindert haben.
Google Cloud · Oct 24, 2026
Prevented cost
$2,189,612
was jeder Alert Ihnen verrät
Jede Anomalie kommt mit dem Kontext, den Sie zum Handeln brauchen: wer die Ausgaben verursacht hat, welche Ressourcen sich verändert haben, was die wahrscheinliche Ursache ist und was als Nächstes zu tun ist. Ohne Wühlen in Billing-Konsolen.
An Ihren eigenen Ausgaben erleben
prod-payments+$4,180Under reviewsupport-bot+$2,640Resolvedanalytics-prod+$910Needs reviewETL_WH+$530Resolvedeu-crm+$140Resolvedandere Tools melden nur, dass die Kosten steigen
Ein Billing-Alert kommt Tage später – mit einem Prozentwert. Unser Alert kommt innerhalb von Minuten – mit dem Workload, dem Verantwortlichen und der wahrscheinlichen Ursache. So kann das richtige Team das Problem beheben, bevor es auf der Rechnung auftaucht.
Das Deployment, das sie ausgelöst hat.
Der Verantwortliche – keine Vermutung.
Keine Überraschungen am Monatsende.
Kostenspitzen abgefangen, nicht nur gemeldet.
Signal statt Rauschen
Modelliert die erwarteten Ausgaben pro Service – Saisonalität inklusive.
Info, Warning oder Critical. Leiten Sie jede Stufe dorthin, wo sie hingehört.
Zusammenhängende Anomalien werden gruppiert – eine Kostenspitze alarmiert nur einmal.
Kleine Ausschläge unterhalb eines Mindestbetrags werden nie zu Alerts.
Steuern Sie, wie eng der erwartete Bereich ist – und wie viele Alerts Sie erhalten.
Verfolgen Sie Status und Kommentare, bis jede Kostenspitze abgeschlossen ist.
keine Setup-Projekte
Billing-Daten plus Echtzeit-Nutzung, etwa aus AWS CloudTrail. Für die Erkennung sind keine Agents nötig.
Wenige Tage Nutzung genügen, um den erwarteten Bereich für jeden Service festzulegen – Wochenenden und Lastspitzen inklusive.
Alerts gehen je nach Schweregrad an Slack, Teams oder E-Mail – und können automatisch einen CloudFlow starten.
Wir werden bei allen anomalen Veränderungen alarmiert – oft, weil jemand einen Job falsch konfiguriert hat oder ein Workload auf unbeabsichtigte Weise läuft. Und Echtzeit-Alerts heben die Anomalie-Erkennung mit DoiT auf das nächste Level.
Trevor Marshall, CTO & Co-Founder, Current
Dank der Echtzeit-Anomalie-Erkennung haben wir mehr Zeit, uns auf andere Bereiche unseres Geschäfts zu konzentrieren – im Vertrauen darauf, dass wir alarmiert werden, sobald es eine Abweichung in der Cloud-Nutzung gibt.
Raouf Ayoub, Head of FP&A, Camunda
Durch die Echtzeit-Anomalie-Erkennung habe ich festgestellt, dass wir zu viel für CloudWatch ausgegeben haben – und auch verstanden, welche Kostenauswirkungen die Nutzung von S3 Deep Archive Storage hat.
Meir Gabay, DevOps Engineer, binah.ai
jede Rechnung, die Sie zahlen
Dieselbe Erkennung läuft über alle Ihre Clouds, Datenplattformen und KI-Anbieter – so erreicht jede Kostenspitze das richtige Team.
Die Echtzeit-Erkennung liest Nutzungsdaten wie AWS-CloudTrail-Events und alarmiert innerhalb von Minuten nach einer Kostenspitze. Die Billing-basierte Erkennung deckt jeden Service ab und läuft kontinuierlich, sobald neue Billing-Daten eintreffen.
Jede Anomalie listet die dahinterliegenden Ressourcen, SKUs, Accounts und Tags auf. Mit unserem Sensor lassen sich Nutzungsanomalien zusätzlich nach dem Kunden, Team oder Feature aufschlüsseln, das die Ausgaben verursacht hat.
Die Modelle lernen die normalen Ausgaben jedes Services, Saisonalität inklusive. Kostenspitzen müssen einen Mindestbetrag überschreiten, zusammenhängende Anomalien werden zu einem Vorfall gruppiert, und Sie legen fest, wie sensitiv die Erkennung ist und welche Schweregrade wen alarmieren.
An Slack, Microsoft Teams, E-Mail und die Konsole. Jedes Anomalie-Ereignis kann außerdem einen CloudFlow auslösen – zum Beispiel, um ein Jira-Ticket zu erstellen oder das zuständige Team zu benachrichtigen.
AWS, Google Cloud, Microsoft Azure und Oracle Cloud sowie Snowflake, Databricks, Datadog, OpenAI, Anthropic, ClickHouse Cloud, Cloudflare, Cursor, Elastic Cloud, GitHub, Grafana Cloud und Vercel.
Alerts innerhalb von Minuten – die Ursache gleich mitgeliefert.