Sobald es lief, mussten wir kaum noch etwas daran anfassen.
Platform-Engineering-Team, Globales SaaS-Unternehmen
Kubernetes-Optimierung im Vergleich
PerfectScale™ vs. CAST AI
Beide Plattformen automatisieren die Kubernetes-Optimierung. Der Unterschied liegt darin, was sie dafür voraussetzen – und worauf sie optimieren.
CAST AI übernimmt die Kontrolle über das Node-Provisioning auf Cloud-Provider-Ebene und setzt anschließend auf Bin-Packing und Spot-Orchestrierung, um maximale Infrastruktureinsparungen zu erzielen. Dieses Modell ist leistungsstark, wenn Teams den Betrieb ihrer Nodes an einen Anbieter abgeben wollen und dauerhaften Schreibzugriff auf ihr Cloud-Konto akzeptieren.
PerfectScale™ startet read-only und belässt die Node-Kontrolle innerhalb Ihrer IAM-Grenze. Die Plattform betreibt Right-Sizing für Workloads mit stabilitätsorientierten Leitplanken, unterstützt In-Place-Änderungen ohne Pod-Neustarts, automatisiert den Kauf von Commitments und ordnet gemeinsam genutzte Infrastruktur- und AI-Kosten Kunden, Features und Agents zu – ganz ohne Tagging.
Den Cluster optimieren, ohne die Schlüssel aus der Hand zu geben
Wo sich die Plattformen wirklich unterscheiden – und wo die direkte Node-Kontrolle von CAST AI eine Stärke bleibt.
Standardmäßig read-only – ohne Cloud-Zugangsdaten im Agent
PerfectScale™ beobachtet Cluster über get-, list- und watch-Berechtigungen. Der Exporter kann keine Instanzen starten oder beenden und besitzt keine Cloud-Provider-Zugangsdaten. CAST AI beginnt ebenfalls mit einer Read-only-Phase, doch die Node-Optimierung erfordert eine zweite Phase mit Cross-Account-Cloud-IAM-Berechtigungen, um Compute zu erstellen und zu löschen.
// SICHERHEITSGRENZE
- PerfectScale™ ExporterRead-only Kubernetes-RBAC plus standardmäßige Coordination-Leases für die Leader Election.
- CAST AI VollautomatisierungCloud-IAM- und In-Cluster-Berechtigungen für Provisioning, Draining und Terminieren von Nodes.
- Wahl der Control PlaneNode-Provisioning im eigenen Autoscaler behalten – oder an CAST AI delegieren.
Stabilität ist ein Optimierungsziel, keine Nebenbedingung
PerfectScale™ bringt Einsparungen und Resilienzsignale wie OOM-Kills, CPU-Throttling und Unterprovisionierung in Einklang. PodFit nutzt Workload-Historie und richtlinienspezifischen Puffer, sodass Teams Non-Production-, Balanced- und geschäftskritische Services unterschiedlich feinjustieren können, statt überall dasselbe Einsparziel anzusetzen.
// RIGHT-SIZING-MODELL
- Über 30 RisikotypenResilienz-Befunde werden gleichrangig mit Waste und Kosten priorisiert.
- Richtliniengesteuerter PufferCluster-Standardwerte lassen sich für einzelne Workloads überschreiben.
- Risikominderung ist sichtbarUnterprovisionierte Workloads erhalten eine Empfehlung zur Erhöhung – keine künstlichen Einsparungen.
- JVM-aware SizingPerfectScale™ erkennt Java-Container automatisch, analysiert Heap-, Non-Heap- und GC-Verhalten und wendet niemals eine Änderung an, die explizit gesetzte Heap-Parameter verletzt. Reine Container-Metriken erfassen nicht, was innerhalb der JVM passiert – genau so verursachen generische Right-Sizing-Tools OOM-Kills bei Java-Workloads.
In-Place-Änderungen und ausfallsichere Automatisierung reduzieren Unterbrechungen
Auf Kubernetes 1.33+ mit aktiviertem In-Place-Resize kann PerfectScale™ CPU und Speicher anpassen, ohne einen Pod neu zu starten. Knappe Ressourcen werden sofort erhöht, Überschüsse schrittweise reduziert – und eine Änderung wird zurückgenommen, wenn der Workload durch den neuen Request nicht mehr eingeplant werden kann. CAST AI unterstützt In-Place-Right-Sizing ebenfalls, während das umfassendere Einsparmodell auf Eviction und Node-Entfernung setzt, um den Cluster zu verdichten.
// AUTOMATISIERUNGSSICHERHEIT
- Sofort hochskalierenUnterprovisionierte Workloads erhalten Kapazität, sobald die Richtlinie es zulässt.
- Schrittweise herunterskalierenWartungsfenster und Automatisierungsfrequenz steuern die Reduzierungen.
- Selbstheilendes RollbackNicht einplanbare Ressourcenänderungen kehren zur letzten gültigen Konfiguration zurück.
Behalten Sie die standardbasierte Node-Ebene, für die Sie sich bereits entschieden haben
PerfectScale™ verbessert Workload-Requests und analysiert die Konfiguration von Karpenter, Cluster Autoscaler und GCP Autopilot. InfraFit-Empfehlungen verbessern Bin-Packing und Node-Pool-Effizienz, während Ihr bestehender Autoscaler die Hoheit behält. PerfectScale™ automatisiert außerdem die Spot-Nutzung für AWS Auto Scaling Groups – inklusive Mixed-Instance-Policies und On-Demand-Fallback –, ohne den Kubernetes-Node-Autoscaler zu ersetzen. CAST AI ersetzt die Node-Ebene durch eigenes Provisioning, eigene Verdichtung und eigene Spot-Steuerung. Das kann für Teams passen, die das Node-Management auslagern wollen; eine standardbasierte Integration bewahrt jedoch mehr Portabilität und Kontrolle.
// NODE-STRATEGIE
- CAST AIDirektes Provisioning, Verdichtung per Evictor und Spot-Fallback.
- PerfectScale™Präzise Requests plus native Unterstützung für Karpenter, Cluster Autoscaler und GCP Autopilot.
- Spot-AutomatisierungOptimierung von AWS Auto Scaling Groups mit Mixed-Instance-Policies und Fallback.
- Die EntscheidungMaximale Hands-off-Node-Kontrolle versus Beibehaltung Ihrer bestehenden IAM- und Control-Plane. Für fehlertolerante Workloads, deren Teams das Node-Management an einen Anbieter abgeben wollen, ist die Spot-Orchestrierung von CAST AI ein echter Vorteil.
Im direkten Vergleich bewährt – nicht nur auf dem Papier
Eine globale SaaS-Plattform mit GKE und EKS im großen Maßstab evaluierte PerfectScale™ und CAST AI über acht Monate – von Non-Production bis zum vollständigen Produktions-Rollout. Beide Plattformen erzielten ähnliche Kosteneinsparungen. Entscheidend war das Vertrauen in den Produktionsbetrieb. PerfectScale™ durchlief die gesamte Evaluierung ohne ein einziges Resilienzproblem in der Produktion, erforderte nach dem Deployment nur minimalen operativen Aufwand und automatisierte sicher über alle Umgebungsstufen hinweg.
// EVALUIERUNGSERGEBNISSE
- ~52 % geringere InfrastrukturkostenGemessen während der stufenweisen GKE- und EKS-Evaluierung.
- ~72 % weniger RessourcenverschwendungWeniger ungenutzte Allokation ohne Kompromisse bei der Produktionsstabilität.
- ~30 % weniger Performance-AlertsRight-Sizing verbesserte neben den Kosten auch die operative Stabilität.
- ~72 eingesparte Engineering-Stunden pro MonatDie Automatisierung erforderte nach dem Deployment nur minimalen laufenden Aufwand.
PerfectScale™ optimiert auch den Preis, den Sie pro Node zahlen
CAST AI importiert bestehende Reserved Instances, Savings Plans, CUDs und Kapazitätsreservierungen, damit der Autoscaler sie effizient nutzen kann. PerfectScale™ geht weiter: Es dimensioniert und tätigt kontinuierlich neue Käufe von AWS Savings Plans, AWS Database Savings Plans und Google Cloud CUDs – mit Laddering, stündlicher Neubewertung und optionalen Freigaben.
// COMMITMENT-EBENE
- MengePodFit und InfraFit reduzieren den Compute-Bedarf des Clusters.
- StückpreisPerfectScale™ automatisiert Rabatte auf die verbleibende Nutzung.
- LeitplankenAusgabenlimits, Freigabeschwellen und Pacing-Kontrollen geben Finance die Kontrolle.
Ordnen Sie Kosten Kunden und Features zu – nicht nur Namespaces
CAST AI bietet eine starke Kubernetes-Kostenzuordnung nach Cluster, Workload, Namespace, Label und Allocation Group. Der Kvisor-Agent ergänzt eBPF-basierte Netzwerkkosten-Transparenz über Workloads und Zonen hinweg. PerfectScale™ geht von Infrastrukturdimensionen zu Unit Economics auf Geschäftsebene. Ein leichtgewichtiger eBPF-Sensor beobachtet den Laufzeitverbrauch und ordnet gemeinsam genutzte Cluster-, Datenbank-, Netzwerk-, GPU- und AI-Kosten dem Kunden, Feature, Team oder Agent zu, der sie verursacht hat. Dieser Laufzeitansatz kommt ohne Tagging aus.
// UNIT ECONOMICS
- CAST AI KostenzuordnungKubernetes-Kosten nach Cluster, Workload, Namespace, Label und benutzerdefinierter Allocation Group.
- CAST AI NetzwerktransparenzeBPF-basierte Traffic- und Kostenansichten über Workloads, Namespaces und Availability Zones hinweg.
- PerfectScale™ Laufzeit-AttributionLaufzeitverbrauch wird Kunden, Features, Teams und AI-Agents zugeordnet.
- Kein Tagging erforderlichGemeinsam genutzte Cluster, Datenbanken, GPUs und Modellaufrufe werden nach beobachteter Nutzung aufgeteilt.
Festpreis pro vCPU – Ihre Einsparungen bleiben bei Ihnen
PerfectScale™ veröffentlicht ein Preismodell pro vCPU und bietet eine kostenlose Community-Stufe für bis zu 300 vCPUs pro Monat. Die kostenpflichtige Optimierung von CAST AI wird üblicherweise über einsparungs- und CPU-basierte Gebühren verkauft, wobei die genauen kommerziellen Konditionen je nach Vertrag variieren. Ein Festpreismodell hält die Anbieterrechnung planbar, während Infrastruktur und realisierte Einsparungen wachsen.
// PREISMODELL
- PerfectScale™Veröffentlichte Per-vCPU-Stufen und eine kostenlose Community-Stufe für 300 vCPUs.
- CAST AIKostenloses Monitoring; kostenpflichtige Automatisierung üblicherweise an Einsparungen und CPU-Nutzung gekoppelt.
- Commitment-EinsparungenBeim Festpreis von PerfectScale™ bleiben zusätzliche Rate-Einsparungen beim Kunden.
Sie nutzen bereits CAST AI? Für den Vergleich müssen Sie nichts ablösen
Die Plattformen arbeiten auf unterschiedlichen Ebenen, daher birgt eine Evaluierung kein Wechselrisiko. Ein gängiges Muster: CAST AI verwaltet weiterhin das Node-Provisioning, während PerfectScale™ das Workload-Right-Sizing übernimmt – der Workload-Autoscaler von CAST AI wird deaktiviert, um widersprüchliche Änderungen zu vermeiden. So können Sie Resilienz und Einsparungen an echten Produktions-Workloads vergleichen, bevor Sie eine größere Entscheidung treffen. Starten Sie mit dem Read-only-Agent: eine Helm-Installation, keine Cloud-IAM-Änderungen, keine Kreditkarte – und Kosten- und Resilienzanalyse in rund fünf Minuten. Lassen Sie ihn eine Woche beobachten, bevor Sie die Automatisierung aktivieren, damit die Empfehlungen die reale Nutzung widerspiegeln. Die Community-Stufe deckt bis zu 300 vCPUs pro Monat kostenlos ab.
// EVALUIERUNGSPFAD
- Woche 0Installieren Sie den Read-only-Exporter parallel zu CAST AI. Im Cluster ändert sich nichts.
- Woche 1Prüfen Sie Risiko-, Waste- und JVM-Befunde. Aktivieren Sie die Workload-Automatisierung auf Non-Production.
- DanachErweitern Sie stufenweise nach Umgebung in Ihrem eigenen Tempo. Node-Entscheidungen bleiben, wo Sie sie haben wollen.
Hinter dem Produkt stehen eine umfassende FinOps-Plattform und Cloud-Experten
PerfectScale™ ist Teil von DoiT Cloud Intelligence und verbindet Kubernetes-Optimierung mit Multicloud-Kostenzuordnung, Commitment-Management, Anomalieerkennung, Laufzeit-Kostenattribution und GenAI-Kosten. DoiT Forward Deployed Engineers und FinOps-Berater bringen praktische Expertise ein, wenn Teams mehr als Software brauchen. CAST AI bleibt eine fokussierte Kubernetes-Automatisierungsplattform mit Support und Customer Success.
// PLATTFORMTIEFE
- DoiT Cloud IntelligenceKubernetes, Commitments, Multicloud-Kosten, Laufzeit-Kostenattribution, Datenplattformen und GenAI in einer Plattform.
- Forward Deployed EngineersCloud-Praktiker unterstützen bei Architektur, Betrieb und FinOps-Ergebnissen.
- Fokus von CAST AITiefe Kubernetes-Node-Automatisierung plus Produkte für Datenbank- und AI-Infrastruktur.
Kubernetes-Netzwerk-Attribution
Geben Sie Ihrer K8s-Netzwerkrechnung einen Kundennamen
Das Netzwerk macht oft 20 Prozent oder mehr der Kubernetes-Ausgaben aus – und ist der Teil, den niemand erklären kann. Cross-AZ-Replikation, Inter-Cluster-Traffic und NAT-Egress erscheinen als anonyme Rechnungsposten, denn auf einem Paket klebt kein Tag.
PerfectScale verfolgt jeden Traffic-Pfad zurück zum Kunden und Feature dahinter. Wenn die Cross-AZ-Kosten um 27 Prozent steigen, sehen Sie, welches Feature das verursacht hat und mit welchem Account Sie das Gespräch führen sollten – statt die Kosten einfach auf alle umzulegen.
Ein praxisnaher Vergleich auf Basis der aktuellen öffentlichen Produktdokumentation und des Betriebsmodells beider Plattformen.
Eine Zeile pro Praxisfrage
| Capability | PerfectScale™ | CAST AI |
|---|---|---|
| Architektur & Berechtigungen | ||
| Standardmäßiger Observability-Footprint | Read-only-Agent Kubernetes get-, list- und watch-Berechtigungen; keine Cloud-Zugangsdaten. | Read-only in Phase 1 Das anfängliche Monitoring verändert den Cluster nicht. |
| Schreibzugriff auf das Cloud-Konto für Workload-Right-Sizing | Nicht erforderlich Die Workload-Automatisierung bleibt innerhalb der Kubernetes-RBAC. | Für Node-Automatisierung erforderlich Phase 2 nutzt Cross-Account-Berechtigungen, um Compute zu erstellen und zu beenden. |
| Ansatz beim Node-Provisioning | Native Autoscaler-Integration Arbeitet mit Karpenter, Cluster Autoscaler und GCP Autopilot, um Flexibilität zu bewahren. | Von CAST verwaltetes Provisioning Ersetzt den Standard-Autoscaler, draint Workloads und entfernt Nodes. |
| Workload- & Node-Optimierung | ||
| Workload-Right-Sizing | PodFit Richtliniengesteuerte CPU- und Speicherempfehlungen sowie Automatisierung. | Workload Autoscaler Right-Sizing mit gradueller Rollout-Steuerung. |
| JVM-aware Right-Sizing | Automatische Java-Erkennung Bei aktivierter JVM-Erfassung fließen Heap-, Non-Heap- und GC-Metriken ins Sizing ein; explizite Heap-Parameter werden respektiert. | JVM-Optimierung bei Aktivierung Nutzt Heap-, Non-Heap-, GC- und Thread-Metriken über JMX-Auto-Instrumentierung oder Prometheus. |
| In-Place-Resize ohne Pod-Neustart | Kubernetes 1.33+ | Unterstützt |
| Node-Strategie | Standardbasiert und portabel InfraFit verbessert Konfigurationen von Karpenter, Cluster Autoscaler und GCP Autopilot. | Anbietereigene Node-Kontrolle Nutzt Autoscaler und Evictor von CAST AI für Provisioning und Verdichtung. |
| Spot-Orchestrierung | Spot-Automatisierung für AWS ASGs Konfiguriert Mixed-Instance-Policies, provisioniert Spot und fällt auf On-Demand zurück. | Automatisiertes Spot mit Fallback Sehr gut geeignet für unterbrechungstolerante Workloads. |
| Automatisierungssicherheit & Resilienz | ||
| Strategie zur Ressourcenreduzierung | Schrittweise Reduzierungen Knapp bemessene Workloads skalieren sofort hoch; Waste wird schrittweise entfernt. | Gradueller Rollout Right-Sizing-Änderungen können Disruption-Kontrollen berücksichtigen. |
| Recovery bei nicht einplanbaren Änderungen | Automatisches Rollback Kehrt zum letzten gültigen Request zurück, wenn keine Kapazität verfügbar ist. | Scheduling- und Fallback-Kontrollen Die Sicherheit konzentriert sich auf Provisioning- und Workload-Disruption-Konfiguration. |
| Resilienzanalyse | Über 30 Risikotypen Inklusive OOM, CPU-Throttling und Unterprovisionierung. | Zuverlässigkeitsmetriken Inklusive Vorhersage von Spot-Unterbrechungen und Cluster-Health-Signalen. |
| Commitments & Preisoptimierung | ||
| Automatisierter Commitment-Kauf | Risikobewusste Ausführung Autonome oder freigabepflichtige Käufe mit Laddering und Leitplanken. | Nicht angeboten CAST AI importiert und nutzt anderweitig gekaufte Commitments. |
| Commitment-Abdeckung | AWS und Google Cloud Savings Plans, Database Savings Plans und Google Cloud CUDs. | Importierte Commitments Commitment-bewusstes Autoscaling nutzt bestehende RIs, SPs, CUDs und Reservierungen. |
| Kontinuierliche Commitment-Dimensionierung | Stündliche Neubewertung Aktuelle Nutzungsdaten validieren jeden nächsten Kaufschritt. | Manuelle Kaufstrategie Dimensionierung und Kauf neuer Commitments verbleiben beim Kunden. |
| Reporting der Einsparergebnisse | ESR, Auslastung und Abdeckung | Auslastung importierter Commitments |
| Kostenattribution & Unit Economics | ||
| Kubernetes-Kostenzuordnung | Infrastruktur- und Laufzeitdimensionen Cluster- und Workload-Ansichten reichen bis zu Kunde, Feature, Team und Agent. | Allocation Groups Gruppiert Kubernetes-Kosten nach Cluster, Workload, Namespace und Label. |
| Kosten pro Kunde und pro Feature | Laufzeit-Attribution Ordnet gemeinsam genutzten Verbrauch ohne Tags der Geschäftseinheit zu, die ihn verursacht hat. | Metadatenbasierte Gruppen Die öffentliche Dokumentation zentriert die Zuordnung auf Kubernetes-Namespaces und Labels. |
| Netzwerkkosten-Transparenz | Workload- und Business-Attribution Ordnet Egress- und gemeinsame Netzwerkkosten Workloads, Kunden und Features zu. | Kvisor eBPF-Monitoring Traffic und Kosten nach Cluster, Namespace, Workload und Availability Zone. |
| Unit Economics für gemeinsame Datenbanken, GPUs und AI | Kunde, Feature und Agent Beobachtete Laufzeitnutzung verbindet gemeinsame Infrastruktur und Modellaufrufe mit der Nachfrage. | Transparenz auf Infrastrukturebene Öffentliche Materialien fokussieren auf Kubernetes-, GPU- und Netzwerkinfrastrukturkosten. |
| Observability & Governance | ||
| Multi-Cluster-Ansichten für Kosten und Waste | Kosten, Waste, Leerlauf, Risiko und CO₂ | Kosten nach Cluster, Namespace und Workload |
| Richtliniengesteuerte Governance | An SLA/SLO ausgerichtete Richtlinien Respektiert LimitRange und ResourceQuota und protokolliert jede Änderung. | Optimierungsrichtlinien Inklusive Workload-Kontrollen, Allocation Groups und Organisations-Reporting. |
| Workflow-Integrationen | Jira, Slack, Teams und Datadog | Alerts und Plattform-Integrationen |
| Preise & Onboarding | ||
| Kostenpflichtiges Preismodell | Veröffentlichter Festpreis pro vCPU | Kommerzielle Konditionen variieren Üblicherweise beschrieben als einsparungsbasierte plus CPU-basierte Gebühren. |
| Kostenlose Stufe | Bis zu 300 vCPUs pro Monat | Kostenlose Monitoring-Stufe |
| Zeit bis zu ersten Einblicken | Rund fünf Minuten Eine einzige Helm-Installation ohne Cloud-IAM-Setup. | Schnelle Read-only-Anbindung Für die Node-Automatisierung kommt ein Cloud-IAM-Setup hinzu. |
| Plattform & Expertise | ||
| Kubernetes-Abdeckung | EKS, GKE, AKS, OpenShift, KOPS, Rancher, On-Premises | EKS, GKE, AKS, OCI und Anywhere |
| Umfassende FinOps-Plattform | DoiT Cloud Intelligence Multicloud-Kosten, Commitments, Datenplattformen und GenAI. | Kubernetes-zentriertes Portfolio Erweitert um Database Optimizer und AI Enabler. |
| Menschliche Expertise | Forward Deployed Engineers und FinOps-Beratung | Support und Customer Success |
Native capabilityPartial / preview / via integrationNot available
Entscheidungshilfe
Welche Plattform passt zu Ihnen?
Wenn beide Plattformen in Evaluierungen ähnliche Einsparungen liefern, entscheiden meist Produktionsstabilität, operativer Aufwand nach dem Deployment und Vertrauen in die Roadmap.
Wählen Sie CAST AI, wenn
Sie möchten, dass ein Anbieter Node-Provisioning, Bin-Packing und Spot-Orchestrierung vollständig verwaltet; Ihre Workloads die daraus resultierenden Verschiebungen und Unterbrechungen tolerieren; Sie Commitment-Käufe separat verwalten; und Sie dauerhaften Schreibzugriff auf Ihr Cloud-Konto akzeptieren.
Wählen Sie PerfectScale™, wenn
Sie Ihre IAM-Grenze behalten, Produktionsresilienz priorisieren, Workload-Right-Sizing automatisieren möchten, ohne Ihre Node-Control-Plane aufzugeben, Commitment-Käufe mit Leitplanken steuern und Kubernetes-Kosten mit den umfassenderen DoiT Unit Economics verbinden wollen.
What they say
PerfectScale hat unsere gesamten EKS-Ausgaben um 40 % gesenkt, und die Automatisierungen erledigen, was unser Team früher 20 Stunden im Monat gekostet hat. Diese Zeit investieren wir jetzt in Zuverlässigkeit und Performance, statt Kostenmetriken hinterherzujagen.
Caio Cristo, Director of Infrastructure/SRE
Mit PerfectScale konnten wir die Kapazität erhöhen, ohne dass die Kosten mitgewachsen sind. Wir haben effektiv 30 % mehr Nutzung zum Nulltarif aufgenommen.
Thomas Comtet, Senior Staff Engineer
Ich habe an das Produkt geglaubt, als ich es zum ersten Mal gesehen habe. Ich zeige es immer noch jedem. Es war die einzige Lösung, die intelligente Automatisierung mit echten Kosteneinsparungen kombiniert hat, ohne die Performance zu gefährden.
Joao Soares, Platform Engineering Lead
PerfectScale hat uns die Antworten, die wir brauchten, auf dem Silbertablett serviert. Die Erkenntnisse haben uns Zeit und Geld gespart.
Jason Berk, Platform Operator
Frequently asked
questions
Ist PerfectScale™ eine Alternative zu CAST AI?
Ja. Beide optimieren Kubernetes-Workloads, aber PerfectScale™ setzt auf stabilitätsorientiertes Right-Sizing und belässt das Node-Provisioning in Ihrem bestehenden Autoscaler und Ihrer IAM-Grenze. Das umfassendere Automatisierungsmodell von CAST AI verwaltet die Node-Ebene direkt.
Kann PerfectScale™ parallel zu CAST AI laufen?
Ja. CAST AI verwaltet weiterhin die Nodes, während PerfectScale™ das Workload-Right-Sizing übernimmt – die Workload-Optimierung von CAST AI wird deaktiviert, um widersprüchliche Änderungen zu verhindern. So ist ein Produktionsvergleich ohne Rip-and-Replace-Migration möglich.
Automatisiert CAST AI den Kauf von Cloud-Commitments?
Nein. CAST AI kann Reserved Instances, Savings Plans, CUDs und Kapazitätsreservierungen importieren, deren Auslastung verfolgen und sie über den Autoscaler intelligent nutzen. Neue Commitments dimensioniert und kauft es nicht für Sie. PerfectScale™ automatisiert Käufe von AWS Savings Plans, AWS Database Savings Plans und Google Cloud CUDs – mit Laddering, stündlicher Neubewertung, Freigabeoptionen und Ausgabenleitplanken.
Wie geht PerfectScale™ mit Java- und JVM-Workloads um?
PerfectScale™ erkennt Java-Container und bezieht Heap-, Non-Heap- und Garbage-Collection-Verhalten in die Empfehlungen ein. Bei explizit gesetzten Heap-Parametern wendet die Automatisierung keine Änderung an, die diese verletzen und JVM-OOM-Fehler riskieren würde.
Kann ich Kubernetes-Kosten pro Kunde oder Feature sehen?
Ja. PerfectScale™ nutzt den Laufzeitverbrauch, um gemeinsame Kubernetes-, Datenbank-, Netzwerk-, GPU- und AI-Kosten dem Kunden, Feature, Team oder Agent zuzuordnen, der sie verursacht hat. Der eBPF-basierte Ansatz ist nicht auf vollständiges Tagging angewiesen.
Wurde PerfectScale™ direkt mit CAST AI verglichen?
Ja. In einer achtmonatigen GKE- und EKS-Evaluierung erzielten beide Plattformen ähnliche Einsparungen; PerfectScale™ verzeichnete null Resilienzprobleme in der Produktion und wurde wegen seiner Stabilität und des geringen operativen Aufwands ausgewählt. Gemessen wurden rund 52 % geringere Infrastrukturkosten, 72 % weniger Waste, 30 % weniger Performance-Alerts und 72 eingesparte Engineering-Stunden pro Monat.