Reduce hasta un 50% los costos de Kubernetes con automatización consciente de tus workloads.
Dos productos, una sola plataforma
PerfectScale aporta optimización autónoma y Kubernetes Lens suma dashboards preconfigurados dentro de DoiT Cloud Intelligence.
Reduce hasta un 50% los costos con automatización consciente de tus workloads que ajusta los clústeres de forma continua.
Analiza patrones dinámicos de uso para optimizar los recursos en cada capa de tu stack de K8s.
Mantén un rendimiento y una disponibilidad óptimos sin monitoreo manual ni reconfiguraciones constantes.
Alinea a los equipos de SRE, desarrollo y finanzas en una sola interfaz, con visibilidad y contexto compartidos.
Optimización full-stack
PerfectScale propone recomendaciones inteligentes y flujos de automatización que ajustan los clústeres de forma automática. Cada dólar invertido en K8s se justifica con datos, no con suposiciones.
Los insights a nivel de pod reemplazan el monitoreo manual. El right-sizing autónomo elimina ese ciclo constante de reconfiguración que consume el tiempo de tus Engineers.
Reducción típica de costos en Kubernetes.
Confiabilidad de nivel productivo.
Instalación con un solo comando de helm.
Escala empresarial
Pensado para entornos modernos de K8s a escala empresarial. Obtén inteligencia basada en datos, aplicación de políticas y acciones de optimización en cualquier número de clústeres y proveedores de nube.
Incluye seguimiento de utilización de GPU. Se acabaron los puntos ciegos en tu infraestructura híbrida.
Optimización de K8s más inteligente y segura
PerfectScale va más allá del recorte de costos con automatización consciente de la intención, recomendaciones que priorizan la salud del sistema e integración con FinOps.
Acciones a la medida basadas en líneas base de rendimiento, patrones de tráfico y criticidad para el negocio.
La salud de la aplicación está en el centro de cada recomendación de optimización.
Visualiza tendencias de eficiencia en K8s y anticipa mejor el gasto futuro en la nube.
Define reglas según la criticidad del workload, el tipo de entorno y el horario laboral.
Monitorea el gasto en K8s junto con la facturación de la nube, con atribución granular.
Monitorea CPU y memoria a nivel de contenedor para eliminar la pérdida.
Equilibrar la eficiencia de K8s con las prioridades de Engineering genera demoras y cuellos de botella en toda la organización.
Configurar autoscalers, depurar clústeres, escalar entornos, aplicar políticas. Los equipos quedan al límite sin platform engineers dedicados ni automatización.
Los equipos sobreasignan CPU y memoria para evitar caídas. Sin datos de uso ni right-sizing automatizado, el resultado es pérdida y cero responsabilidad.
Una mezcla de herramientas de monitoreo, control de costos y logging fragmenta los insights. Lograr una visión unificada de salud, rendimiento y gasto es casi imposible.
Las estrategias híbridas y multi-cloud con varios clústeres dificultan una gestión consistente. Sin una automatización robusta, la confiabilidad y el cumplimiento se resienten.
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
I love clicking through SELECT to understand how our environment and workloads are evolving. I probably check it every day. It's coffee and SELECT for me every morning.
Ian Fahey, Senior Analytics Engineer at Loop
Agenda una llamada de 15 minutos y conversemos sobre tus necesidades de optimización en K8s.
