Mise en route
Un agent léger. Tous vos namespaces couverts.
Déployez le collecteur DoiT sur vos clusters EKS, GKE ou AKS avec un simple chart Helm. Nous croisons l'utilisation au niveau des pods avec vos données de facturation cloud : les coûts par namespace, label et workload apparaissent aux côtés du reste de vos dépenses cloud. Pas d'exporters sur mesure, pas de métriques à transférer.
Ce que vous obtenez
Conçu pour la réalité des équipes qui exploitent Kubernetes
Ce que les équipes FinOps et plateforme nous demandent réellement lorsqu'elles connectent leurs clusters.
Allocation par namespace et par workload
Attribuez le coût du cluster au namespace, au déploiement ou au label qui l'a réellement généré. Sans SQL, sans tout reconstruire.
Anomalies de cluster
Recevez une alerte lorsqu'un namespace ou un workload se met à consommer des ressources de façon inattendue.
Rightsizing 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 jobs provisionnés qui tournent à vide.
Visibilité sur les nœuds et l'autoscaling
Analysez l'efficacité de vos node pools, le gaspillage lié au bin-packing, et découvrez où Spot ou l'autoscaling pourraient réduire votre facture sans compromettre la fiabilité.
Refacturation et budgets par équipe
Répartissez les coûts partagés du cluster entre les équipes et définissez des budgets par namespace, sans courir après l'hygiène des labels.
Les outils natifs vous montrent ce qu'un pod consomme. Cloud Intelligence™ vous aide à transformer cette donnée en actions concrètes sur vos coûts.
Au-delà de kubectl top et des factures cloud
Consolidation multi-cluster
Vues consolidées de tous vos clusters EKS, GKE et AKS, avec exploration détaillée de chaque namespace ou workload.
Anomalies de workloads en temps réel
Détection par machine learning sur les dimensions namespace, workload et label, avec alertes envoyées vers Slack ou par e-mail.
Rightsizing et planification de capacité
Modélisez les changements de CPU, de mémoire et de réplicas par rapport au trafic réel avant de les déployer en production.
Hygiène des labels et de l'allocation
Repérez les dépenses non labellisées, appliquez des règles d'allocation et répartissez les services partagés comme votre direction financière l'attend.
Cartographie des coûts cloud-native
Reliez l'utilisation des pods au coût des instances EC2, GCE ou machines virtuelles Azure sous-jacentes, pour que chaque conteneur affiche un coût réel.
Forward Deployed Engineers
Des architectes cloud d'exception qui travaillent en extension de votre équipe pour mettre en œuvre les optimisations.
Les entreprises en forte croissance s'appuient sur Cloud Intelligence™
D'économies moyennes durant les 90 premiers jours
De délai moyen de mise en œuvre
“L'attention que DoiT porte à la fiabilité, combinée à la flexibilité du système, nous permet d'optimiser en toute sécurité nos workloads Amazon EKS sans aucune intervention de nos ingénieurs.”
Oren Ashkenazy
Directeur DevOps et Cloud chez Fiverr
Prêt à passer au right-sizing de vos clusters ?
Transformez l'utilisation au niveau des pods en économies au niveau des workloads.
Frequently asked
questions
Comment allouer les coûts Kubernetes entre namespaces et équipes ?
Cloud Intelligence™ croise l'utilisation au niveau des pods avec votre facture cloud, pour un 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 l'utilisation des pods, des nœuds et des volumes persistants à DoiT, où elle est croisée avec votre intégration de facturation cloud existante. La plupart des équipes obtiennent leur premier rapport par namespace le jour même.
Puis-je appliquer le right-sizing à mes pods sans casser mes workloads ?
Oui. Les recommandations reposent sur les tendances réelles d'utilisation CPU et mémoire dans le temps, pas sur un instantané unique. Vous pouvez examiner les suggestions workload par workload, les tester d'abord hors production et ne déployer que ce qui est sûr.
Comment détecter les anomalies de coûts Kubernetes avant de recevoir la facture ?
La détection d'anomalies fonctionne en continu sur les dimensions namespace, workload et label. Lorsqu'un déploiement double soudainement sa consommation de nœuds ou qu'un job s'emballe, vous recevez une alerte Slack ou e-mail avec la cause probable.
J'utilise déjà kubectl top, Prometheus ou les outils de coûts natifs du cloud. Qu'apporte Cloud Intelligence™ en plus ?
Ces outils montrent l'utilisation ou les factures brutes, pas le coût par workload. Cloud Intelligence™ combine utilisation, tarification, commitments et règles de coûts partagés pour vous offrir, au même endroit, une allocation précise au dollar près, le rightsizing et la gouvernance.
Est-ce compatible avec EKS, GKE et AKS ?
Oui. Le même collecteur et les mêmes rapports fonctionnent avec les offres Kubernetes managées d'AWS, de Google Cloud et d'Azure, ainsi qu'avec les clusters autogérés. Vous obtenez une vue unifiée, même lorsque vos workloads s'étendent sur plusieurs clouds.
Puis-je exploiter Spot, l'autoscaling et les commitments de manière plus ambitieuse ?
Cloud Intelligence™ vous montre quels workloads peuvent passer sur Spot en toute sécurité, quels node pools sont surprovisionnés, et comment les Savings Plans, CUD ou réservations s'appliquent à vos nœuds Kubernetes, pour vous engager et activer l'autoscaling en toute confiance.
Quels accès Cloud Intelligence™ obtient-il sur mes clusters, et comment sont-ils protégés ?
Le collecteur utilise un RBAC à privilèges minimaux et ne lit que les métadonnées et les métriques d'utilisation, jamais vos données applicatives. La plateforme est certifiée SOC 2 Type II et nous ne modifions jamais vos clusters sans votre approbation.