La référence des équipes qui exploitent Kubernetes à grande échelle
Connectez-vous en quelques minutes
Un agent léger. Tous les namespaces couverts.
Déployez le collecteur DoiT sur vos clusters EKS, GKE ou AKS via un seul chart Helm. Nous croisons l'utilisation au niveau des pods avec vos données de facturation cloud, afin que les coûts par namespace, label et workload apparaissent aux côtés du reste de vos dépenses cloud. Aucun exporter sur mesure, aucune métrique à transférer.
Ce que vous obtenez
Pensé pour la réalité de Kubernetes en production
Ce que les équipes FinOps et plateforme nous demandent vraiment lorsqu'elles connectent leurs clusters.
Allocation par namespace et workload
Imputez le coût du cluster au namespace, au déploiement ou au label qui l'a réellement généré. Sans SQL, sans reconstruction.
Anomalies de cluster
Soyez alerté dès qu'un namespace ou un workload se met à consommer des ressources inattendues.
Right-sizing des conteneurs
Recommandations CPU et mémoire par workload, basées sur les écarts réels entre requests et utilisation.
Détection des pods inactifs
Repérez les déploiements et les jobs provisionnés mais qui ne servent à rien.
Visibilité sur les nodes et l'autoscaler
Mesurez l'efficacité de vos node pools, le gaspillage lié au bin-packing, et identifiez où Spot ou l'autoscaling peuvent réduire la facture sans compromettre la fiabilité.
Refacturation et budgets par équipe
Répartissez le coût d'un cluster partagé entre les équipes et fixez des budgets par namespace, sans courir après l'hygiène des labels.
Les outils natifs vous indiquent ce qu'un pod consomme. Cloud Intelligence™ vous aide à en faire des actions concrètes sur les coûts.
Au-delà de kubectl top et de la facture cloud
Vues consolidées multi-clusters
Vues agrégées sur l'ensemble de vos clusters EKS, GKE et AKS, avec drilldown jusqu'au namespace ou au workload.
Anomalies de workload en temps réel
Détection par machine learning sur les dimensions namespace, workload et label, avec notifications Slack ou e-mail.
Right-sizing et planification de capacité
Modélisez les changements de CPU, de mémoire et de réplicas face au trafic réel avant tout déploiement en production.
Hygiène des labels et de l'allocation
Repérez les dépenses non labellisées, appliquez des règles d'allocation et répartissez les services partagés selon les attentes de la finance.
Mapping des coûts cloud-native
Reliez l'usage des pods au coût sous-jacent des instances EC2, GCE ou Azure VM, pour que chaque conteneur porte un montant en dollars réel.
Forward Deployed Engineers
Des architectes cloud de premier plan qui agissent en extension de votre équipe pour mettre en œuvre les optimisations.
Les entreprises en forte croissance s'appuient sur DoiT Cloud Intelligence™
D'économies moyennes dès les 90 premiers jours
Temps moyen de mise en œuvre
“L'exigence de fiabilité de DoiT, alliée à la flexibilité de la plateforme, nous permet d'optimiser nos workloads Amazon EKS en toute sécurité, sans aucune intervention de nos Engineers.”
Oren Ashkenazy
Director of DevOps and Cloud chez Fiverr
Prêt à right-sizer vos clusters ?
Transformez l'usage au niveau pod en économies au niveau workload.
Frequently asked
questions
Comment répartir les coûts Kubernetes entre namespaces et équipes ?
Cloud Intelligence™ croise l'utilisation au niveau des pods avec votre facture cloud, pour vous donner le coût exact par namespace, déploiement, label ou équipe. Les coûts partagés du cluster (control plane, pods système, capacité inutilisée) sont répartis selon des règles que votre équipe finance peut réellement défendre.
Comment connecter mes clusters Kubernetes à Cloud Intelligence™ ?
Installez notre chart Helm dans chaque cluster. Le collecteur transmet à DoiT l'usage des pods, des nodes et des PV, où ces données rejoignent votre intégration de facturation cloud existante. La plupart des équipes obtiennent leur premier rapport au niveau namespace dès le jour même.
Puis-je right-sizer mes pods sans casser mes workloads ?
Oui. Les recommandations s'appuient sur les schémas réels d'utilisation CPU et mémoire dans la durée, et non sur un instantané. Vous pouvez examiner les suggestions par workload, les tester d'abord hors production, et ne déployer que ce qui est sûr.
Comment détecter les anomalies de coût Kubernetes avant l'arrivée de la facture ?
La détection d'anomalies tourne en continu sur les dimensions namespace, workload et label. Lorsqu'un déploiement double soudain sa consommation de nodes ou qu'un job s'emballe, vous recevez une alerte Slack ou e-mail avec la cause probable.
En quoi est-ce différent de kubectl top, Prometheus ou des outils de coût intégrés au cloud ?
Ces outils affichent l'usage ou la facture brute, pas le coût par workload. Cloud Intelligence™ combine l'usage avec la tarification, les commitments et les règles de coûts partagés pour vous offrir, au même endroit, une allocation au dollar près, du right-sizing et de la gouvernance.
Cela fonctionne-t-il sur EKS, GKE et AKS ?
Oui. Le même collecteur et les mêmes rapports fonctionnent sur les Kubernetes managés d'AWS, Google Cloud et Azure, ainsi que sur les clusters auto-gérés. Vous obtenez une vue unifiée même lorsque les workloads s'étendent sur plusieurs clouds.
Puis-je utiliser Spot, l'autoscaling et les commitments de manière plus agressive ?
Cloud Intelligence™ identifie les workloads qui peuvent passer sur Spot, les node pools surdimensionnés, et la façon dont les Savings Plans, CUD ou Reservations s'appliquent à vos nodes Kubernetes — pour vous engager et autoscaler en toute confiance.
Les données de mon cluster sont-elles sécurisées ?
Le collecteur utilise un RBAC à privilèges minimaux et ne lit que les métadonnées et les métriques d'usage, jamais les données applicatives. La plateforme est certifiée SOC 2 Type II et nous n'apportons jamais de modifications à vos clusters sans votre accord.