Una vez que estuvo funcionando, casi no tuvimos que tocarlo.
Equipo de Platform Engineering, Empresa SaaS global
Comparativa de optimización de Kubernetes
PerfectScale™ vs. CAST AI
Ambas plataformas automatizan la optimización de Kubernetes. La diferencia está en lo que requieren para hacerlo y en qué optimizan.
CAST AI toma el control del aprovisionamiento de nodos a nivel del proveedor de nube y luego usa bin-packing y orquestación de Spot para lograr ahorros significativos en infraestructura. Ese modelo es potente cuando los equipos quieren que un proveedor gestione sus nodos y no tienen problema en otorgar acceso de escritura permanente a su cuenta de nube.
PerfectScale™ comienza en modo de solo lectura y mantiene el control de los nodos dentro de tu perímetro de IAM. Ajusta el tamaño de los workloads con salvaguardas que priorizan la estabilidad, admite cambios in-place sin reiniciar pods, suma la compra automatizada de commitments y atribuye el gasto compartido de infraestructura y de IA a clientes, funcionalidades y agentes, sin necesidad de etiquetas.
Optimiza el clúster sin entregar las llaves
Dónde se diferencian realmente las plataformas, y dónde el control directo de nodos de CAST AI sigue siendo una fortaleza.
Solo lectura por defecto, sin credenciales de nube en el agente
PerfectScale™ observa los clústeres mediante permisos get, list y watch. Su exporter no puede lanzar ni terminar instancias y no guarda credenciales del proveedor de nube. CAST AI también comienza con una fase de solo lectura, pero su optimización de nodos requiere una segunda fase con permisos de IAM entre cuentas para crear y destruir cómputo.
// PERÍMETRO DE SEGURIDAD
- Exporter de PerfectScale™RBAC de Kubernetes de solo lectura, más los leases de coordinación estándar para la elección de líder.
- Automatización completa de CAST AIPermisos de IAM en la nube y dentro del clúster para aprovisionar, drenar y terminar nodos.
- Tú eliges el plano de controlMantén el aprovisionamiento de nodos en tu autoscaler o delégalo a CAST AI.
La estabilidad es un objetivo de optimización, no una restricción
PerfectScale™ equilibra el ahorro con señales de resiliencia como OOM kills, CPU throttling y aprovisionamiento insuficiente. PodFit usa el historial del workload y márgenes específicos por política, para que los equipos puedan ajustar de forma distinta los servicios de no producción, balanceados y de misión crítica, en lugar de aplicar el mismo objetivo de ahorro en todas partes.
// MODELO DE RIGHTSIZING
- Más de 30 tipos de riesgoLos hallazgos de resiliencia se priorizan junto con la pérdida y el costo.
- Margen definido por políticasLos valores por defecto del clúster pueden sobrescribirse para workloads individuales.
- La mitigación de riesgos es visibleLos workloads con recursos insuficientes producen una recomendación de aumento, no un ahorro artificial.
- Dimensionamiento consciente de la JVMPerfectScale™ detecta automáticamente los contenedores Java, analiza el heap, el non-heap y el comportamiento del GC, y nunca aplica un cambio que viole los parámetros de heap definidos explícitamente. Las métricas a nivel de contenedor no capturan lo que ocurre dentro de la JVM; por eso los rightsizers genéricos provocan OOM kills en workloads de Java.
Los cambios in-place y la automatización a prueba de fallos reducen las interrupciones
En Kubernetes 1.33+ con el resize in-place habilitado, PerfectScale™ puede actualizar CPU y memoria sin reiniciar el pod. Aumenta de inmediato los recursos limitados, reduce el exceso de forma gradual y revierte el cambio si la nueva solicitud hace que el workload no se pueda programar. CAST AI también admite el rightsizing in-place, aunque su modelo de ahorro más amplio usa la evicción y la eliminación de nodos para compactar el clúster.
// SEGURIDAD DE LA AUTOMATIZACIÓN
- Aumento inmediato de capacidadLos workloads con recursos insuficientes reciben capacidad tan pronto como la política lo permite.
- Reducción gradualLas ventanas de mantenimiento y los controles de frecuencia de la automatización regulan las reducciones.
- Rollback con autorreparaciónLos cambios de recursos que dejan al workload sin poder programarse vuelven a la última configuración válida.
Conserva la capa de nodos estándar que ya elegiste
PerfectScale™ mejora las solicitudes de los workloads y analiza la configuración de Karpenter, Cluster Autoscaler y GCP Autopilot. Las recomendaciones de InfraFit mejoran el bin-packing y la eficiencia de los node pools, mientras tu autoscaler actual sigue teniendo la última palabra. PerfectScale™ también automatiza la adopción de Spot en los Auto Scaling Groups de AWS, incluidas las políticas de instancias mixtas y el fallback a On-Demand, sin reemplazar el autoscaler de nodos de Kubernetes. CAST AI reemplaza la capa de nodos con su propio aprovisionamiento, compactación y control de Spot. Eso puede convenir a los equipos que buscan tercerizar la gestión de nodos, pero la integración basada en estándares preserva más portabilidad y control.
// ESTRATEGIA DE NODOS
- CAST AIAprovisionamiento directo, compactación con Evictor y fallback de Spot.
- PerfectScale™Solicitudes precisas más soporte nativo para Karpenter, Cluster Autoscaler y GCP Autopilot.
- Automatización de SpotOptimización de Auto Scaling Groups de AWS con políticas de instancias mixtas y fallback.
- La decisiónMáximo control de nodos sin intervención versus conservar tu IAM y plano de control actuales. Para workloads tolerantes a fallos cuyos equipos quieren que un proveedor gestione el mercado de nodos, la orquestación de Spot de CAST AI es una ventaja significativa.
Probado frente a frente, no solo en el papel
Una plataforma SaaS global que opera GKE y EKS a gran escala evaluó PerfectScale™ y CAST AI durante ocho meses, desde entornos de no producción hasta el despliegue completo en producción. Ambas plataformas lograron ahorros de costos similares. Al final, la decisión dependió de la confianza en producción. PerfectScale™ completó toda la evaluación sin un solo incidente de resiliencia en producción, requirió un esfuerzo operativo mínimo tras el despliegue y automatizó de forma segura en todos los niveles de entorno.
// RESULTADOS DE LA EVALUACIÓN
- ~52% de reducción en el costo de infraestructuraMedido durante la evaluación por fases en GKE y EKS.
- ~72% menos pérdida de recursosMenos asignación ociosa sin comprometer la estabilidad en producción.
- ~30% menos alertas de rendimientoEl rightsizing mejoró la salud operativa además del costo.
- ~72 horas de ingeniería ahorradas al mesLa automatización requirió un esfuerzo continuo mínimo tras el despliegue.
PerfectScale™ también optimiza el precio que pagas por cada nodo
CAST AI importa las Reserved Instances, Savings Plans, CUDs y reservas de capacidad existentes para que su autoscaler pueda consumirlas de forma eficiente. PerfectScale™ va más allá: dimensiona y ejecuta de forma continua nuevas compras de AWS Savings Plans, AWS Database Savings Plans y CUDs de Google Cloud, con compras escalonadas, reevaluación cada hora y aprobaciones opcionales.
// CAPA DE COMMITMENTS
- CantidadPodFit e InfraFit reducen el cómputo que necesita el clúster.
- Precio unitarioPerfectScale™ automatiza los descuentos sobre el uso restante.
- SalvaguardasLos límites de gasto, los umbrales de aprobación y los controles de ritmo mantienen el control en manos de finanzas.
Asigna el costo a clientes y funcionalidades, no solo a namespaces
CAST AI ofrece una sólida asignación de costos de Kubernetes por clúster, workload, namespace, etiqueta y grupo de asignación. Su agente Kvisor añade visibilidad de costos de red basada en eBPF entre workloads y zonas. PerfectScale™ pasa de las dimensiones de infraestructura a la economía por unidad de negocio. Su sensor ligero de eBPF observa el consumo en tiempo de ejecución y asigna el costo compartido de clúster, base de datos, red, GPU e IA al cliente, funcionalidad, equipo o agente que lo generó. Este enfoque en tiempo de ejecución no depende del etiquetado.
// ECONOMÍA UNITARIA
- Asignación de CAST AICosto de Kubernetes por clúster, workload, namespace, etiqueta y grupo de asignación personalizado.
- Visibilidad de red de CAST AIVistas de tráfico y costos con eBPF entre workloads, namespaces y zonas de disponibilidad.
- Atribución en tiempo de ejecución de PerfectScale™El consumo en tiempo de ejecución se asigna a clientes, funcionalidades, equipos y agentes de IA.
- Sin necesidad de etiquetasLos clústeres compartidos, las bases de datos, las GPUs y las llamadas a modelos se reparten según el uso observado.
El precio fijo por vCPU mantiene los ahorros alineados
PerfectScale™ publica un modelo por vCPU e incluye un nivel Community gratuito de hasta 300 vCPUs mensuales. La optimización de pago de CAST AI suele venderse mediante cargos basados en ahorros y en CPU, con términos comerciales exactos que varían según el acuerdo. Un modelo fijo mantiene predecible la factura del proveedor a medida que crecen la infraestructura y los ahorros obtenidos.
// MODELO COMERCIAL
- PerfectScale™Niveles por vCPU publicados y un nivel Community gratuito de 300 vCPUs.
- CAST AIMonitoreo gratuito, con condiciones de automatización de pago habitualmente vinculadas a los ahorros y al uso de CPU.
- Ahorros por commitmentsCon el precio fijo de PerfectScale™, los ahorros adicionales en precios quedan en manos del cliente.
¿Ya usas CAST AI? No tienes que quitarlo para comparar
Las plataformas operan en capas distintas, así que evaluarlas no implica riesgo de migración. Un patrón habitual mantiene a CAST AI gestionando el aprovisionamiento de nodos mientras PerfectScale™ se encarga del rightsizing de workloads, con el autoscaler de workloads de CAST AI deshabilitado para evitar cambios en conflicto. Puedes comparar la resiliencia y los ahorros en workloads reales de producción antes de tomar cualquier decisión mayor. Comienza con el agente de solo lectura: una instalación de Helm, sin cambios en el IAM de la nube, sin tarjeta de crédito, y análisis de costos y resiliencia en unos cinco minutos. Déjalo observar durante una semana antes de habilitar la automatización, para que las recomendaciones reflejen el uso real. El nivel Community cubre hasta 300 vCPUs mensuales sin costo.
// RUTA DE EVALUACIÓN
- Semana 0Instala el exporter de solo lectura junto a CAST AI. Nada cambia en el clúster.
- Semana 1Revisa los hallazgos de riesgo, pérdida y JVM. Habilita la automatización de workloads en entornos de no producción.
- DespuésAmplía por nivel de entorno a tu propio ritmo. Las decisiones de nodos se quedan donde tú quieras.
Detrás del producto hay una plataforma FinOps más amplia y expertos en la nube
PerfectScale™ forma parte de DoiT Cloud Intelligence, que conecta la optimización de Kubernetes con la asignación de costos multinube, la gestión de commitments, la detección de anomalías, la atribución de costos en tiempo de ejecución y el costo de GenAI. Los Forward Deployed Engineers y los consultores FinOps de DoiT aportan experiencia práctica cuando los equipos necesitan más que software. CAST AI sigue siendo una plataforma enfocada en la automatización de Kubernetes con soporte y customer success.
// PROFUNDIDAD DE LA PLATAFORMA
- DoiT Cloud IntelligenceKubernetes, commitments, costos multinube, atribución de costos en tiempo de ejecución, plataformas de datos y GenAI en una sola plataforma.
- Forward Deployed EngineersEspecialistas en la nube que apoyan la arquitectura, las operaciones y los resultados de FinOps.
- Enfoque de CAST AIAutomatización profunda de nodos de Kubernetes, más productos de infraestructura de bases de datos e IA.
atribución de red en Kubernetes
Ponle nombre de cliente a tu factura de red de K8s
La red suele representar el 20 por ciento o más del gasto en Kubernetes, y es la parte que nadie puede explicar. La replicación entre zonas de disponibilidad, el tráfico entre clústeres y el egreso por NAT aparecen como líneas anónimas en la factura, porque los paquetes no llevan etiquetas.
PerfectScale rastrea cada ruta de tráfico hasta el cliente y la funcionalidad que hay detrás. Cuando el costo entre zonas sube un 27 por ciento, ves qué funcionalidad lo causó y con qué cuenta hablar del tema, en lugar de promediar la factura entre todos.
Una comparativa práctica basada en la documentación pública actual de cada producto y en el modelo operativo de cada plataforma.
Una fila por cada pregunta técnica
| Capability | PerfectScale™ | CAST AI |
|---|---|---|
| Arquitectura y permisos | ||
| Huella de observabilidad por defecto | Agente de solo lectura Permisos get, list y watch de Kubernetes; sin credenciales de nube. | Fase 1 de solo lectura El monitoreo inicial no modifica el clúster. |
| Acceso de escritura a la cuenta de nube para el rightsizing de workloads | No requerido La automatización de workloads se mantiene dentro del RBAC de Kubernetes. | Requerido para la automatización de nodos La Fase 2 usa permisos entre cuentas para crear y terminar cómputo. |
| Enfoque de aprovisionamiento de nodos | Integración nativa con el autoscaler Funciona con Karpenter, Cluster Autoscaler y GCP Autopilot para preservar la flexibilidad. | Aprovisionamiento gestionado por CAST Reemplaza el autoscaler estándar, drena workloads y elimina nodos. |
| Optimización de workloads y nodos | ||
| Rightsizing de workloads | PodFit Recomendaciones y automatización de CPU y memoria basadas en políticas. | Workload Autoscaler Rightsizing con controles de despliegue gradual. |
| Rightsizing consciente de la JVM | Detección automática de Java Con la recolección de JVM habilitada, las métricas de heap, non-heap y GC orientan el dimensionamiento; se respetan los parámetros de heap explícitos. | Optimización de JVM cuando está habilitada Usa métricas de heap, non-heap, GC y threads mediante autoinstrumentación JMX o Prometheus. |
| Resize in-place sin reiniciar el pod | Kubernetes 1.33+ | Compatible |
| Estrategia de nodos | Basada en estándares y portable InfraFit mejora las configuraciones de Karpenter, Cluster Autoscaler y GCP Autopilot. | Control de nodos en manos del proveedor Usa el autoscaler y el Evictor de CAST AI para el aprovisionamiento y la compactación. |
| Orquestación de Spot | Automatización de Spot en ASG de AWS Configura políticas de instancias mixtas, aprovisiona Spot y recurre a On-Demand como fallback. | Spot automatizado con fallback Muy buena opción para workloads tolerantes a interrupciones. |
| Seguridad de la automatización y resiliencia | ||
| Estrategia de reducción de recursos | Reducciones graduales Los workloads limitados escalan hacia arriba de inmediato; la pérdida se elimina de forma gradual. | Despliegue gradual Los cambios de rightsizing pueden respetar los controles de interrupción. |
| Recuperación ante cambios no programables | Rollback automático Vuelve a la solicitud válida anterior cuando no hay capacidad disponible. | Controles de programación y fallback La seguridad se centra en la configuración del aprovisionamiento y la interrupción de workloads. |
| Análisis de resiliencia | Más de 30 tipos de riesgo Incluye OOM, CPU throttling y aprovisionamiento insuficiente. | Métricas de confiabilidad Incluye la predicción de interrupciones de Spot y señales de salud del clúster. |
| Commitments y optimización de precios | ||
| Compra automatizada de commitments | Ejecución consciente del riesgo Compras autónomas o sujetas a aprobación, con escalonamiento y salvaguardas. | No disponible CAST AI importa y consume commitments comprados en otro lugar. |
| Cobertura de commitments | AWS y Google Cloud Savings Plans, Database Savings Plans y CUDs de Google Cloud. | Commitments importados El autoescalado consciente de commitments usa las RIs, SPs, CUDs y reservas existentes. |
| Dimensionamiento continuo de commitments | Reevaluación cada hora El uso más reciente valida cada nuevo paso de compra. | Estrategia de compra manual Dimensionar y comprar nuevos commitments queda en manos del cliente. |
| Reportes de resultados de ahorro | ESR, utilización y cobertura | Utilización de commitments importados |
| Atribución de costos y economía unitaria | ||
| Asignación de costos de Kubernetes | Dimensiones de infraestructura y de tiempo de ejecución Las vistas por clúster y workload se extienden a cliente, funcionalidad, equipo y agente. | Allocation Groups Agrupa el costo de Kubernetes por clúster, workload, namespace y etiqueta. |
| Costo por cliente y por funcionalidad | Atribución en tiempo de ejecución Asigna el consumo compartido a la entidad de negocio que lo generó, sin etiquetas. | Grupos definidos por metadatos La documentación pública centra la asignación en namespaces y etiquetas de Kubernetes. |
| Visibilidad de costos de red | Atribución por workload y por negocio Atribuye el egreso y el costo de red compartido a workloads, clientes y funcionalidades. | Monitoreo eBPF con Kvisor Tráfico y costo por clúster, namespace, workload y zona de disponibilidad. |
| Economía unitaria de bases de datos, GPU e IA compartidas | Cliente, funcionalidad y agente El uso observado en tiempo de ejecución conecta la infraestructura compartida y las llamadas a modelos con la demanda. | Visibilidad a nivel de infraestructura Los materiales públicos se centran en los costos de infraestructura de Kubernetes, GPU y red. |
| Observabilidad y gobernanza | ||
| Vistas multiclúster de costo y pérdida | Costo, pérdida, recursos ociosos, riesgo y huella de carbono | Costo por clúster, namespace y workload |
| Gobernanza basada en políticas | Políticas alineadas con SLA/SLO Respeta LimitRange y ResourceQuota y registra cada revisión. | Políticas de optimización Incluye controles de workloads, grupos de asignación y reportes por organización. |
| Integraciones de flujo de trabajo | Jira, Slack, Teams y Datadog | Alertas e integraciones de plataforma |
| Precios y onboarding | ||
| Modelo de precios de pago | Precio fijo por vCPU publicado | Los términos comerciales varían Habitualmente se describe como cargos basados en ahorros más cargos por CPU. |
| Nivel gratuito | Hasta 300 vCPUs mensuales | Nivel de monitoreo gratuito |
| Tiempo hasta la visibilidad inicial | Unos cinco minutos Una sola instalación de Helm, sin configurar IAM en la nube. | Conexión rápida de solo lectura La configuración de IAM en la nube se añade para la automatización de nodos. |
| Plataforma y experiencia | ||
| Cobertura de Kubernetes | EKS, GKE, AKS, OpenShift, KOPS, Rancher, on-prem | EKS, GKE, AKS, OCI y Anywhere |
| Plataforma FinOps más amplia | DoiT Cloud Intelligence Costos multinube, commitments, plataformas de datos y GenAI. | Portfolio centrado en Kubernetes Ampliado con Database Optimizer y AI Enabler. |
| Experiencia humana | Forward Deployed Engineers y consultoría FinOps | Soporte y customer success |
Native capabilityPartial / preview / via integrationNot available
Guía de decisión
¿Qué plataforma es para ti?
En las evaluaciones donde ambas plataformas logran ahorros similares, los factores decisivos suelen ser la estabilidad en producción, la carga operativa tras el despliegue y la confianza en el roadmap.
Elige CAST AI cuando
Quieres que un proveedor gestione por completo el aprovisionamiento de nodos, el bin-packing y la orquestación de Spot; tus workloads toleran el movimiento y las interrupciones resultantes; gestionas las compras de commitments por separado; y no tienes problema en otorgar acceso de escritura permanente a tu cuenta de nube.
Elige PerfectScale™ cuando
Quieres conservar tu perímetro de IAM, priorizar la resiliencia en producción, automatizar el rightsizing de workloads sin renunciar a tu plano de control de nodos, gestionar las compras de commitments con salvaguardas y conectar el costo de Kubernetes con la economía unitaria más amplia de DoiT.
What they say
PerfectScale recortó un 40% de nuestro gasto total en EKS, y las automatizaciones se encargan de lo que antes le tomaba a nuestro equipo 20 horas al mes. Ahora dedicamos ese tiempo a la confiabilidad y el rendimiento en lugar de perseguir métricas de costos.
Caio Cristo, Director de Infraestructura/SRE
PerfectScale nos permitió aumentar la capacidad sin aumentar el costo. En la práctica, absorbimos un 30% más de uso gratis.
Thomas Comtet, Senior Staff Engineer
Creí en el producto desde la primera vez que lo vi. Todavía se lo muestro a todo el mundo. Fue la única solución que combinaba una automatización inteligente con ahorros de costos reales, sin poner en riesgo el rendimiento.
Joao Soares, Líder de Platform Engineering
PerfectScale nos dio en bandeja de plata las respuestas que necesitábamos. Los insights nos ahorraron tiempo y dinero.
Jason Berk, Operador de Plataforma
Frequently asked
questions
¿Es PerfectScale™ una alternativa a CAST AI?
Sí. Ambas optimizan workloads de Kubernetes, pero PerfectScale™ prioriza un rightsizing centrado en la estabilidad, manteniendo el aprovisionamiento de nodos dentro de tu autoscaler y perímetro de IAM actuales. El modelo de automatización más amplio de CAST AI gestiona directamente la capa de nodos.
¿Puede PerfectScale™ funcionar junto a CAST AI?
Sí. Mantén a CAST AI gestionando los nodos mientras PerfectScale™ se encarga del rightsizing de workloads, con la optimización de workloads de CAST AI deshabilitada para evitar cambios en conflicto. Esto permite una comparación en producción sin tener que desinstalar una plataforma para reemplazarla por la otra.
¿CAST AI automatiza la compra de commitments en la nube?
No. CAST AI puede importar Reserved Instances, Savings Plans, CUDs y reservas de capacidad, hacer seguimiento de su utilización y lograr que su autoscaler las consuma de forma inteligente. No dimensiona ni compra nuevos commitments por ti. PerfectScale™ automatiza las compras de AWS Savings Plans, AWS Database Savings Plans y CUDs de Google Cloud con escalonamiento, reevaluación cada hora, opciones de aprobación y salvaguardas de gasto.
¿Cómo maneja PerfectScale™ los workloads de Java y la JVM?
PerfectScale™ detecta los contenedores Java y usa el comportamiento del heap, el non-heap y la recolección de basura en sus recomendaciones. Cuando los parámetros de heap están definidos explícitamente, la automatización no aplica ningún cambio que los viole y arriesgue fallos de OOM en la JVM.
¿Puedo ver el costo de Kubernetes por cliente o funcionalidad?
Sí. PerfectScale™ usa el consumo en tiempo de ejecución para asignar los costos compartidos de Kubernetes, bases de datos, red, GPU e IA al cliente, funcionalidad, equipo o agente que los generó. Su enfoque basado en eBPF no depende de un etiquetado completo.
¿Se ha evaluado PerfectScale™ directamente frente a CAST AI?
Sí. En una evaluación de ocho meses en GKE y EKS, ambas plataformas lograron ahorros similares; PerfectScale™ registró cero incidentes de resiliencia en producción y fue seleccionada por su estabilidad y baja carga operativa. La evaluación midió alrededor de un 52% menos de costo de infraestructura, un 72% menos de pérdida, un 30% menos de alertas de rendimiento y 72 horas de ingeniería ahorradas cada mes.