Cloud Intelligence™ vs. CloudHealth

Ja. CloudHealth ist eine Enterprise-Plattform für Cloud-Cost-Reporting und Governance – Perspectives für die Allokation, FlexReports für die Analyse, Budgets, Anomalie-Erkennung und eine Policy-Engine für Hygiene-Automatisierung. Cloud Intelligence™ deckt diesen Bereich aus Visibility und Governance ebenfalls ab und geht dann konsequent in die Umsetzung: Infrastruktur-Remediation (CloudFlow), autonome Workload-Optimierung (PerfectScale for Kubernetes und Snowflake), Commitment-Automatisierung über AWS und GCP (PerfectScale for Commitments), Runtime-Kostenattribution ohne Tagging und Forward Deployed Engineers, die in der Plattform enthalten sind.

Umsetzung und Preise. CloudHealth reportet, steuert und empfiehlt; abseits des Tauschs von Convertible RIs und Hygiene-Policy-Aktionen ist das Realisieren der Einsparungen Sache Ihrer Engineers – und die Plattformgebühr ist ein Prozentsatz Ihrer überwachten Cloud-Ausgaben, wächst also mit Ihrer Rechnung. DoiT setzt über Workloads, Commitments und Infrastruktur hinweg um – zu Fixpreisen, die nicht mit den Ausgaben skalieren.

CloudHealth Technologies wurde 2018 von VMware übernommen, wurde zu VMware Tanzu CloudHealth und ging mit der VMware-Übernahme Ende 2023 an Broadcom. Im Mai 2024 machte Broadcom Arrow Electronics zum exklusiven globalen Anbieter – Arrow übernimmt Vertrieb, Marketing und technischen Support, während Broadcom R&D behält. Im Juni 2025 lieferte Broadcom eine überarbeitete Nutzeroberfläche mit KI-Funktionen (Intelligent Assist, Smart Summary). Das Produkt wird aktiv gepflegt; Go-to-Market und Eigentümer haben in sechs Jahren dreimal gewechselt – das sollte bei jeder langfristigen Plattform-Entscheidung mitgedacht werden.

Teilweise, und nur auf AWS. Savings Automator automatisiert das Tauschen und Anpassen von AWS Convertible Reserved Instances, um die Coverage zu erhalten. Neukäufe von Savings Plans laufen empfehlungsgetrieben: Die Beta-Empfehlungen entstehen nur, wenn die gesamte Commitment-Coverage unter 50 % liegt, laufen standardmäßig auf einjährige Laufzeiten, und Käufe gehen durch Authorizer-/Approver-Workflows. Azure- und GCP-Commitments bekommen nur Analyse und Empfehlungen, keine Automatisierung. PerfectScale for Commitments staffelt Savings Plans, Database Savings Plans und Compute Engine CUDs über AWS und GCP – autonom oder freigabepflichtig, kontinuierlich gegen stündliche Nutzung validiert – zu Fixpreisen.

CloudHealth berechnet typischerweise 2,2–2,5 % der überwachten Cloud-Ausgaben, in Verträgen mit 12 bis 36 Monaten Laufzeit, mit Overage-Gebühren von rund 0,03 $ pro Dollar über dem vereinbarten Limit. Die Gebühr skaliert mit Ihrer Cloud-Rechnung, unabhängig davon, wie viel Sie tatsächlich einsparen. DoiT ist fix: Plattformpreise, die nicht mit den Ausgaben skalieren, oder gebündelt mit Multi-Cloud-Procurement – DoiT verkauft AWS, GCP und Azure ohne Aufschlag weiter, und viele Teams stellen fest, dass die Konsolidierung die Plattform effektiv finanziert.

CloudHealth alloziert Kubernetes-Kosten. Der Helm-basierte Collector aggregiert Container-Ausgaben nach Cluster, Namespace oder Workload, aufgeteilt nach Requests oder tatsächlicher Nutzung. Container-Right-Sizing wird nicht ausgeführt, GPU-Auslastung ist keine First-Class-Dimension, und die Anomalie-Erkennung deckt Kubernetes-Workloads nicht ab. PerfectScale for Kubernetes führt autonomes, workload-bewusstes Right-Sizing auf Pod- und Container-Ebene mit stabilitätsorientierten Guardrails aus. Kunden erreichen typischerweise 30–50 % weniger K8s-Kosten.

In Grenzen. Weisen Sie CloudHealth die Automated-Actions-IAM-Rolle zu, und die Policy-Engine kann Instanzen stoppen oder starten, ungenutzte Volumes löschen, Snapshots erstellen und Umgebungen planen – nützliche Hygiene-Automatisierung mit Human-in-the-loop-Freigaben. Es bleibt allerdings bei einem fixen Satz an Provider-Primitiven: keine historische Simulation vor der Aktivierung einer Policy und kein allgemeiner Execution-Pfad für Optimierungsänderungen. DoiT CloudFlow ist ein vollwertiger Execution-Layer – visuell plus code-erweiterbar, über 40 Produktionsvorlagen, Rollback-Sicherheit – der Composer-Findings in ausgeführte Änderungen verwandelt.

Mit DoiT ja. Die Runtime-Kostenattribution in Cloud Intelligence™ nutzt Kernel-Level-Telemetrie (eBPF), um tatsächlichen Traffic und Ressourcenverbrauch zu beobachten und jeden Dollar dem Kunden, Feature, Team oder KI-Agenten zuzuordnen, der ihn verursacht hat – ganz ohne Tagging. CloudHealths Perspectives sind die klassische Alternative: regelbasierte Gruppierungen über Tags und Metadaten. Sie funktionieren, wo Metadaten sauber gepflegt werden, aber geteilte Cluster, geteilte GPUs und mandantenfähige Endpoints bleiben undurchsichtig, weil die Antwort in den Metadaten schlicht nicht steckt.

Sie liegen weitgehend außerhalb von CloudHealths Blickfeld: Native Kostenquellen sind Cloud-Provider (AWS, Azure, GCP, Alibaba), Kubernetes sowie VMware- und On-Prem-Bestände. Snowflake-, Databricks-, OpenAI- und Anthropic-Ausgaben lassen sich nur als manuelle Line-Items auf der Rechnung abbilden. DoiT bindet sie nativ ein – und geht über Visibility hinaus: PerfectScale for Snowflake automatisiert Warehouse-Right-Sizing, Idle-Suspension und Query-Effizienz; GenAI Intelligence trackt 9 KI-Anbieter und Custom Models pro Kunde, pro Feature, pro Einheit.

Ja – der CloudHealth-Refresh 2025 brachte Intelligent Assist, einen GenAI-Copilot, der natürlichsprachige Fragen zu Kostendaten beantwortet und Berichte erstellt, plus Smart Summary zur Erklärung von Ausgabenänderungen. DoiTs FinOps AI deckt dasselbe Gesprächsfeld ab und ergänzt einen MCP-Server, sodass Sie Ihre Kostendaten aus Claude, ChatGPT oder jedem anderen LLM-Client abfragen können. Der wichtigere Unterschied liegt darunter: FinOps AI ist in Execution-Engines eingebunden, die die Änderung tatsächlich ausführen können – nicht nur die Rechnung erklären.

Große Unternehmen mit signifikanten VMware- oder On-Prem-Beständen neben Public Cloud, Organisationen, deren Finanzteams ein Jahrzehnt institutionelles Wissen zu Perspectives, FlexOrgs und FlexReports aufgebaut haben, sowie MSPs, die auf der CloudHealth-Partnerplattform aufsetzen. Wenn Ihre FinOps-Praxis vor allem standardisiertes Reporting, Governance-Policies und Chargeback über einen hybriden Bestand hinweg umfasst – und Engineering die Umsetzung übernimmt – bleibt CloudHealth ein glaubwürdiger Incumbent. Der Fit lässt nach, wenn Sie autonome Optimierung, Multi-Cloud-Commitment-Automatisierung, Kostenmanagement für Datenplattformen oder KI, Attribution pro Kunde auf geteilter Infrastruktur oder Preise brauchen, die nicht mit Ihrer Cloud-Rechnung skalieren.