Finlex reduce 50% sus costos de nube y lleva la IA a producción con DoiT
- Over 65%
- de reducción en costos de infraestructura en la nube desde 2024 hasta hoy
- 40%
- de ahorro gracias a una mejor visibilidad y a una arquitectura de IA eficiente
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Accrete AI usó Attribute™ para identificar los drivers de costo a nivel de workload dentro de su infraestructura compartida y generar ahorros significativos.

Accrete tenía buena visibilidad del gasto total en AWS, pero la atribución de costos se diluía dentro del cómputo compartido. Los costos no podían vincularse de forma confiable a workloads o servicios individuales, y modelar costo y margen por cliente resultaba complicado. Investigar anomalías exigía correlación manual entre varios sistemas, y el uso de IA no se podía mapear fácilmente a servicios específicos. Las herramientas de tagging y billing aportaban insights a alto nivel, pero no reflejaban cómo se consumían realmente los recursos en runtime dentro de los clústeres compartidos.
Accrete implementó Attribute™ para observar el comportamiento real en runtime mediante eBPF, atribuyendo el costo según la actividad real del sistema y no con tags ni estimaciones. La implementación no exigió cambios en los workloads existentes, ni en las estrategias de tagging ni en los pipelines. En cuestión de días, el equipo de plataforma logró visibilidad de costos a nivel de workload y servicio, entendió los patrones de tráfico que disparaban el gasto, pudo correlacionar el uso de IA con servicios específicos y obtuvo una vista unificada de los costos de infraestructura y de IA.
Esto nos permitió entender mucho mejor cuál es realmente nuestro costo de ventas. No todos los días te cruzas con algo que genere valor tan rápido como lo hizo esto. Ya estaba viendo insights útiles durante el POC, y apenas lo habíamos desplegado en un par de clústeres reales.
Jason Moore, Principal DevOps Engineer, Accrete AI
Accrete opera una plataforma AWS compartida y multi-tenant, optimizada para alta utilización entre múltiples workloads. Aunque el gasto y la asignación a alto nivel eran claros, la atribución se diluía dentro del cómputo compartido de Kubernetes. Los costos no podían vincularse de forma confiable a workloads, servicios o clientes individuales. Investigar anomalías de costo exigía correlación manual entre varios sistemas, y el uso de IA no se podía mapear con facilidad a los servicios que lo consumían. Los tags y las herramientas de billing daban insights a alto nivel, pero no reflejaban cómo se consumían realmente los recursos en runtime.
Accrete implementó Attribute™ para observar el comportamiento real en runtime mediante eBPF. Como lo expresó Jason Moore, Principal DevOps Engineer de Accrete: "Es como un monitor de red para tu presupuesto". La implementación no exigió cambios en los workloads existentes, ni en las estrategias de tagging ni en los pipelines. En cuestión de días, el equipo de plataforma logró visibilidad de costos a nivel de workload y servicio, entendió los patrones de tráfico que impulsaban el gasto de infraestructura, pudo correlacionar el uso de IA con servicios específicos y obtuvo una vista unificada de los costos de infraestructura y de IA.
Attribute™ sacó a la luz un patrón de tráfico de red antes invisible que estaba generando un costo de infraestructura considerable. Un servicio de alto throughput enrutaba grandes volúmenes de datos por una ruta de red ineficiente. Una vez identificado el problema, el equipo aplicó una corrección puntual para optimizar el enrutamiento. El costo mensual del servicio cayó de $63K a $17K, eliminando alrededor de $46K al mes en gasto innecesario. Sin visibilidad a nivel de runtime, detectar este problema habría requerido una investigación manual considerable y probablemente habría pasado desapercibido por mucho tiempo.
La atribución en runtime también reveló inconsistencias en el uso de API keys entre entornos, lo que permitió al equipo identificar desviaciones de política, corregir patrones de uso y reducir el riesgo operacional y de cumplimiento. Por primera vez, Accrete logró una visión consistente del costo entre Engineering y Finanzas. Ahora pueden entender el costo por workload y por servicio, alinear las decisiones técnicas con su impacto financiero y dejar atrás la asignación estimada para basarse en el consumo real.
Con la atribución en runtime ya en marcha, Accrete está extendiendo su modelo para incorporar identificadores a nivel de cliente. Esto permitirá un costo por cliente preciso, análisis de margen a nivel de cuenta y decisiones de empaquetado y Precios basadas en datos, fundamentadas en el consumo real. Accrete sigue ampliando este caso de uso, pasando de la visibilidad de costos de infraestructura al análisis de margen por producto y a la estrategia de Precios. Con el verdadero costo de servicio visible a nivel de cuenta, los equipos de producto y Precios ya cuentan con los datos para definir Precios que reflejen cómo se usa realmente la plataforma.
Al pasar de una estimación basada en tags a una atribución basada en runtime, Accrete obtuvo visibilidad de cómo se consumen realmente los recursos dentro de su infraestructura compartida. Esto habilitó una optimización inmediata de costos y sentó las bases para alinear las operaciones de plataforma con la economía del negocio a escala. A medida que Accrete avanza hacia el análisis de margen por producto y la estrategia de Precios, la atribución en runtime le da a sus equipos una única fuente de verdad: no solo cuánto cuesta la plataforma, sino cuánto cuesta servir a cada cliente, y qué debería significar eso al momento de definir Precios.
Explora cómo Attribute™ entrega atribución de costos en runtime sin tagging, para que los equipos entiendan el costo por workload, servicio y cliente.
DoiT gave us the confidence to move from experimentation to production. They helped us understand the right way to build AI for the real world.
Milad Rezazadeh, CTO
Attribute™'s cost grouping technology took our cost visibility and allocation to a whole new level. Now, our teams are fully accountable for their budgets, significantly improving our cloud efficiency and helping us minimize unnecessary costs.
Eli Zilbershtein, Head of DevOps, Hippo
You can't tag a customer in a multi-tenant environment. Attribute™ finally shows us what each customer costs and what's driving those costs.
Omri Cohen, Director of Engineering, Platform
Attribute™'s data is truly unmatched. No other solution on the market could deliver the precise customer cost and usage profiles we needed in such a complex infrastructure. Within weeks, the data from Attribute™ transformed our understanding of cost structures, influencing key strategic decisions in pricing, renegotiations, and market positioning.
Jonathan Langer, COO, Claroty
Attribute™ simplified tracking customer costs in our multi-tenant environments. Customer cost measurement is now clear and standardized, and finance gets the business context they need. Integration was quick and required no changes.
Kfir Lippmann, CFO, Salt Security
Attribute™ translates complex cloud bills into actionable, business-centric insights that empower our engineering teams to take true ownership of their costs.
Balamurugan Mohandossgandhi, Head of IT and Infrastructure, PropertyGuru
This has let us get a better idea of what our cost of goods sold really is. It's not every day you come across something that delivers value as quickly as yours did for us. I was seeing useful insights inside the POC, and we had only deployed it to a couple of real clusters.
Jason Moore, Principal DevOps Engineer, Accrete AI
Eliminating the need to tag thousands of resources has freed up my team and we've invested our efforts in enhancing our platform significantly.
Ziv Sivan, VP of Engineering
PerfectScale by DoiT has become an important part of how we optimize Kubernetes at scale at OneFootball. It gives our platform team the visibility, automation, resiliency insights, and confidence we need to balance cost efficiency with production readiness, especially as we prepare for major global football moments like the 2026 FIFA World Cup.
Andrea Benfatto, Platform/Cloud Runtime Engineering Manager
Cloudflow's new RDS End of Life alerts have allowed us to be more proactive on keeping our database instances up-to-date. The new solution gives us internal visibility ahead of time so that we can prepare for upgrades, instead of having to upgrade under pressure while incurring extended support costs.
Jon Fairbanks, Site Reliability Engineering Manager
PerfectScale cut 40% off our total EKS spend, and the automations handle what used to take our team 20 hours a month. Now we spend that time on reliability and performance instead of chasing cost metrics.
Caio Cristo, Director of Infrastructure/SRE
What I really like about DoiT's approach is that you're very hands-on and proactive. Satyam would ping me a few times a sprint, letting me know about the most current features, checking in on how things are going. When we are going through a peak time, that proactiveness makes a real difference. Satyam always comes through whenever we need support and helps us leverage the right experts to get us where we need to be.
Chiamaka Ibeme, Engineering Manager, Platform
SELECT has made important cost data readily accessible. I will often pull it up during engineering design reviews so we can quickly evaluate cost impact and projections and factor that into our design decisions.
Douglas Zickuhr, Senior Data Platform Engineer at Personio
Let us show you what ships this week.