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Visibilité en temps réel au niveau transactionnel sur une architecture SaaS multi-tenant complexe, sans aucune interruption des opérations.
La plateforme SaaS de Claroty repose sur une architecture multi-tenant complexe, propulsée par Kubernetes, Apache Kafka, Apache Spark et bien d'autres technologies. Le partage des ressources entre services rendait la visibilité des coûts au niveau client extrêmement difficile. Le tagging manuel et les outils internes n'étaient pas envisageables compte tenu des ressources limitées des équipes Engineering et DevOps. Après avoir évalué plusieurs solutions externes et internes, le Center of Cloud Excellence de Claroty n'avait trouvé aucune solution offrant la granularité, la scalabilité et l'efficacité de coûts requises.
Attribute™ s'est déployé en toute fluidité sur les régions de production de Claroty, couvrant plusieurs clusters Kubernetes, des centaines de nœuds et des milliers de vCPU. Son capteur eBPF a capté en temps réel des données au niveau transactionnel et identifié l'utilisation des ressources propre à chaque client sur les flux de messages Kafka, les requêtes de base de données RDS et les opérations de stockage S3. En quelques jours, Claroty a reçu des rapports granulaires attribuant les coûts précis à chaque interaction client, toutes régions confondues.
Les données d'Attribute™ sont véritablement sans équivalent. Aucune autre solution du marché ne pouvait livrer les profils précis de coûts et d'utilisation par client dont nous avions besoin dans une infrastructure aussi complexe. En quelques semaines, les données d'Attribute™ ont transformé notre compréhension des structures de coûts et orienté des décisions stratégiques clés en matière de tarification, de renégociations et de positionnement sur le marché.
Jonathan Langer, COO, Claroty
Face à l'expansion rapide de sa base clients et de ses opérations cloud, Claroty s'est engagée dans une démarche pluriannuelle pour affiner sa stratégie de gestion des coûts cloud. Après avoir mis en place l'allocation des coûts, le chargeback et des prévisions de base, la direction cherchait à aligner les indicateurs de coûts cloud sur la croissance de l'entreprise. Sur un marché extrêmement concurrentiel, Claroty avait besoin d'une visibilité approfondie sur la marge brute, la rentabilité et l'efficacité des coûts pour chaque client, région et profil client.
La plateforme SaaS de pointe de Claroty repose sur une architecture multi-tenant complexe, construite sur des clusters Kubernetes, Apache Kafka, Apache Spark et de nombreuses autres technologies. Le partage des ressources entre services rendait la visibilité précise des coûts au niveau client particulièrement ardue. Claroty devait allouer les coûts avec précision sur l'ensemble de ses microservices, sans recourir à un tagging massif ni à des outils internes gourmands en ressources. Les ressources limitées des équipes Engineering et DevOps excluaient toute solution manuelle ou tout développement interne.
La technologie Attribute™ s'est déployée en toute fluidité sur les régions de production de Claroty, chacune comportant plusieurs clusters Kubernetes, des centaines de nœuds et des milliers de vCPU. La mise en œuvre a été rapide et n'a demandé qu'une intervention minimale de l'équipe DevOps, sans aucune interruption des opérations en cours. Le capteur eBPF d'Attribute™ a capté en temps réel des données au niveau transactionnel et identifié l'utilisation propre à chaque client sur les composants Kafka, RDS et S3.
En quelques jours, Claroty a commencé à recevoir des rapports granulaires et exploitables détaillant les coûts par client dans toutes les régions. L'équipe a pu ventiler l'utilisation des ressources par client, dégager des enseignements sur les profils clients, identifier les verticales les plus rentables et isoler les utilisateurs à coût élevé. Ces rapports ont amélioré la précision des prévisions, optimisé le budget de l'infrastructure de production et affiné les stratégies de ciblage client.
Claroty entend approfondir son partenariat avec Attribute™ et s'appuyer sur la plateforme pour affiner l'attribution des coûts jusqu'au niveau des actions individuelles des clients et de l'usage par fonctionnalité. Avec ce niveau de détail, Claroty vise à prévoir la rentabilité avec davantage de précision, identifier les leviers d'efficacité et impulser des initiatives stratégiques qui améliorent la satisfaction client et l'efficacité opérationnelle.
Découvrez comment Attribute™ offre une attribution des coûts au runtime sans tagging, pour que les équipes maîtrisent le coût par workload, par service et par client.
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.
