Lors de l'intégration de DataHub, l'équipe DoiT a été très impliquée, au point que le support DoiT a mis en place le premier script et le premier pipeline d'ingestion pour nous débloquer.
Kyle Espinola, Responsable Platform Engineering
Optimisation des CUD Google Cloud
CUD Google Cloud. Sans pari risqué.
Les CUD basés sur les dépenses couvrant dix services Google Cloud, de Compute Engine et Cloud SQL à BigQuery Editions, sont provisionnés automatiquement par petites étapes, chacune validée par rapport à l'utilisation horaire.
10 services Google Cloud · CUD basés sur les dépenses · Mode autonome ou avec validation
Google Cloud · CUDs · last 90 days
Effective Savings Rate
29.6%
▲ 6 pts this quarter
Coverage
80%
Utilization
98.8%
CommittedHourly usage
Purchase schedule · laddered
Compute Engine CUDOct 1 · $9/hr · 1 yrExecuted
Cloud SQL CUD · us-central1Oct 15 · $2.4/hr · 1 yrApproved
BigQuery Editions CUDNov 1 · $4/hr · 1 yrAwaiting approval
Next step, if usage holdsNov 15 · sized at the timePlanned
Each step is checked against fresh hourly usage before it executes.
comment fonctionne le laddering
Par petites étapes. Sans gros pari.
Plutôt que de lier l'intégralité de votre engagement à une seule prévision et une seule échéance, nous échelonnons les achats de CUD et validons chaque étape sur la base de l'utilisation Google Cloud la plus récente.
Analyse d'économies gratuiteEffective Savings Rate · last 6 months
31.4%, and climbing
18.2%
21.5%
24.9%
27.3%
29.8%
31.4%
Coverage
82%
Utilization
99.1%
Saved this quarter
$412K
One view of ESR, coverage and utilization across clouds.
services google cloud couverts
Des CUD basés sur les dépenses pour dix services.
Compute, bases de données, analytique et messagerie, optimisés depuis un seul plan échelonné. Cloud SQL et BigQuery Editions sont gérés par région ; les autres types de CUD s'appliquent à toutes les régions au niveau du compte de facturation. Les Flexible Spend CUDs pour Compute et une couverture Cloud SQL étendue arrivent bientôt.
Compute and data processing2 services
Compute Engine
DataflowDatabases6 services
Cloud SQL
AlloyDB
Cloud Spanner
Firestore
Bigtable
MemorystoreAnalytics and messaging2 services
BigQuery Editions
Managed Kafkad'autres outils vous poussent à tout acheter d'emblée
Nous préférons échelonner.
Un gros CUD acheté dès le premier jour suppose que l'utilisation de Compute Engine, Cloud SQL et BigQuery ne fera que croître. Avec l'échelonnement, chaque étape reste modeste et fondée sur l'utilisation récente : la couverture suit vos workloads.
The big bet
“Buy three years of coverage today.”
Based onOne forecast
If usage dropsYou pay anyway
Utilization74% by month 9
PerfectScale for Commitments
“Buy what holds, then buy again.”
Based onHourly usage, every hour
If usage dropsThe next step shrinks
Utilization99.1%
Finance
Validez avant tout décaissement.
FinOps
Un ESR que vous pouvez présenter.
Engineering
Réduisez la voilure sans pénalité.
Direction
Des économies sans lock-in.
le cycle d'engagement complet
Tous les types de CUD, un seul système
Couverture CUD sur dix services
Compute Engine, Cloud SQL, BigQuery Editions et sept autres.
Calendriers d'achat de CUD
Les écarts de couverture transformés en étapes mesurées et vérifiables.
Analyse d'impact avant achat
Couverture projetée et historique avant de vous engager.
Mode autonome ou avec validation
Choisissez le mode d'exécution des achats, avec seuils et limites.
Vue unifiée des économies
Les résultats CUD aux côtés de vos commitments AWS.
Feuille de route Compute et Cloud SQL
Flexible Spend CUDs pour Compute en cours, Cloud SQL ensuite.
des recommandations en quelques heures
Comment fonctionne l'optimisation des CUD Google Cloud
1
Connectez votre facturation.
Reliez vos comptes de facturation cloud. L'analyse de l'utilisation démarre immédiatement.
2
Définissez vos garde-fous.
Limites de dépenses, cadence, objectifs de couverture et règles de validation.
3
Échelonnez vos achats.
Les achats s'exécutent par petites étapes, chacune validée par rapport à l'utilisation récente.
SOC 2 Type 2, ISO 27001, plateforme certifiée FinOps.
Analyse d'économies gratuiteDéclarations produit publiques vérifiées le 31 juillet 2026. "Non listé publiquement" signifie qu'aucune mention de support n'a été trouvée chez l'éditeur.
Le modèle d'engagement compte autant que le CUD
| Capability | PerfectScale | ProsperOps | Opsima | nOps |
|---|---|---|---|---|
| Couverture des services Google Cloud | ||||
| Compute Engine | Pris en charge | Pris en charge | Non disponible Opsima indique que le support de Google Cloud est à venir. | Listé publiquement |
| Cloud SQL | Pris en charge | Early Access | Non disponible Opsima indique que le support de Google Cloud est à venir. | Listé publiquement |
| BigQuery Editions | Pris en charge | Non listé publiquement | Non disponible Opsima indique que le support de Google Cloud est à venir. | Listé publiquement |
| AlloyDB | Pris en charge | Non listé publiquement | Non disponible Opsima indique que le support de Google Cloud est à venir. | Listé publiquement |
| Cloud Spanner | Pris en charge | Non listé publiquement | Non disponible Opsima indique que le support de Google Cloud est à venir. | Listé publiquement |
| Cloud Firestore | Pris en charge | Non listé publiquement | Non disponible Opsima indique que le support de Google Cloud est à venir. | Listé publiquement |
| Dataflow | Pris en charge | Non listé publiquement | Non disponible Opsima indique que le support de Google Cloud est à venir. | Listé publiquement |
| Memorystore | Pris en charge | Non listé publiquement | Non disponible Opsima indique que le support de Google Cloud est à venir. | Listé publiquement |
| Cloud Bigtable | Pris en charge | Non listé publiquement | Non disponible Opsima indique que le support de Google Cloud est à venir. | Listé publiquement |
| Managed Service for Apache Kafka | Pris en charge | Non listé publiquement | Non disponible Opsima indique que le support de Google Cloud est à venir. | Non listé publiquement |
| Couverture multi-cloud | ||||
| Commitments AWS dans la même plateforme | Savings Plans Inclut les Database Savings Plans. | Savings Plans et RI | Savings Plans et RI | Savings Plans et RI |
| Vue unifiée des commitments multi-cloud | AWS et Google Cloud | Multi-cloud | AWS aujourd'hui | Multi-cloud |
| Automatisation et gouvernance | ||||
| Validation avant l'exécution des achats | Validation optionnelle à chaque achat | Garde-fous configurables Les supports publics mettent l'accent sur l'exécution autonome. | Non disponible Le support de Google Cloud n'est pas listé actuellement. | Autonomie par défaut Les supports publics mettent l'accent sur le pilotage automatique intégral. |
| Optimisation entièrement autonome | Disponible | Disponible | Non disponible L'optimisation autonome est actuellement limitée à AWS. | Disponible |
| Achats de CUD échelonnés | Échelonnement intelligent | Adaptive Laddering | Non disponible Le support de Google Cloud n'est pas listé actuellement. | Adaptive layering |
| Garde-fous de dépenses et de risque | Limites, seuils et cadence | Contrôles de risque et de budget | Non disponible Le support de Google Cloud n'est pas listé actuellement. | Automatisation sensible au risque |
| Réévaluation et reporting | ||||
| Réévaluation continue de l'utilisation | Toutes les heures | En continu | Non disponible Le support de Google Cloud n'est pas listé actuellement. | Toutes les heures |
| Reporting de l'Effective Savings Rate | ESR, utilisation et couverture | Dashboards ESR | Non disponible pour GCP | ESR et tendances d'économies nettes |
| Au-delà de la gestion des commitments | ||||
| Plateforme FinOps complète | Cloud Intelligence™ Visibilité des coûts, allocation, gouvernance, optimisation et expertise cloud. | Plateforme d'automatisation FinOps Optimisation des tarifs, intégrations de workloads, reporting et showback. | Spécialiste des commitments AWS Les supports produit publics se concentrent sur l'optimisation des tarifs. | Plateforme FinOps Gestion des coûts, allocation, commitments et optimisation des workloads. |
| Attribution des coûts sans tagging des ressources cloud | Attribute™ Associe les coûts aux clients et aux dimensions métier sans exiger de couverture par tags. | Intelligent Showback Alloue les coûts et économies des commitments par compte, type de ressource et région. | Allocation AWS native Les recommandations publiques s'appuient sur les dimensions, catégories et tags de facturation AWS. | Allocation automatisée Alloue les coûts non tagués et partagés à partir des métadonnées de facturation et de workloads. |
| Optimisation des workloads Kubernetes | PerfectScale for Kubernetes Right-sizing des pods, bin packing, autoscaling et optimisation continue. | Via Flexera Ocean Optimisation intégrée des workloads et des commitments Kubernetes. | Optimisation des tarifs uniquement Couvre les commitments compute EKS sans modifier l'infrastructure. | Optimisation EKS Optimisation des nœuds, des pods et de la tarification. |
| Optimisation des workloads Snowflake | PerfectScale for Snowflake Optimisation automatisée des warehouses, insights sur les workloads et visibilité des coûts. | Non listé | Non listé | Visibilité et allocation des coûts L'ingestion des coûts Snowflake est documentée ; l'automatisation des workloads ne l'est pas. |
| Optimisation des workloads Databricks | PerfectScale for Databricks Économies compute automatisées, insights sur les workloads et visibilité des DBU. | Non listé | Non listé | Visibilité et allocation des coûts L'ingestion des coûts Databricks est documentée ; l'automatisation des workloads ne l'est pas. |
| Optimisation des workloads BigQuery | PerfectScale for BigQuery Insights d'optimisation des réservations, des slots et des requêtes, avec visibilité sur les workloads. | Via le partenariat Alvin Optimisation des requêtes et des réservations BigQuery assurée par un partenaire. | Non listé | Visibilité et allocation des coûts L'analyse des coûts Google Cloud est documentée ; l'automatisation des workloads ne l'est pas. |
Native capabilityPartial / preview / via integrationNot available
What they say
Établir une connexion privée entre IBM et AWS était l'élément que nous devions absolument réussir, et nous voulions avancer plus vite que nous n'aurions pu le faire seuls. DoiT a passé les options en revue avec nous, a trouvé le chevauchement de sous-réseaux qui cassait le routage et a stabilisé la connexion. Cela a tout débloqué.
DevOps Lead, Software Projects
La plateforme d'Attribute™ est vraiment unique. Nous disposons désormais d'une visibilité limpide sur nos dépenses cloud au niveau des workloads et des tenants, et ces insights ont déjà généré des économies concrètes et des enseignements précieux à mesure que nous faisons évoluer notre service.
Paul White, VP Engineering, Shasta Cloud
Nous travaillons avec DoiT depuis de nombreuses années, et les capacités et fonctionnalités de DoiT Cloud Intelligence n'ont cessé de s'enrichir. Nous avons intégré des fonctionnalités comme Cloud Analytics et Reports dans nos propres processus FinOps : c'est devenu un pilier de notre activité.
Martin Lee, Directeur des opérations
DoiT nous a donné la confiance nécessaire pour passer de l'expérimentation à la production. Leurs équipes nous ont aidés à comprendre comment concevoir de l'IA pour le monde réel.
Milad Rezazadeh, CTO
Frequently asked
questions
Quels commitments Google Cloud PerfectScale gère-t-il ?
PerfectScale gère les CUD basés sur les dépenses pour Compute Engine, Cloud SQL, BigQuery Editions, AlloyDB, Cloud Spanner, Cloud Firestore, Dataflow, Memorystore, Cloud Bigtable et Managed Service for Apache Kafka.
En quoi PerfectScale diffère-t-il de ProsperOps pour Google Cloud ?
ProsperOps liste publiquement le support de Compute et Cloud SQL en Early Access, mais pas les huit autres services couverts ici. PerfectScale prend en charge les dix services et ajoute une validation optionnelle à chaque achat au sein de Cloud Intelligence™.
Opsima gère-t-il les CUD Google Cloud ?
Non. Opsima décrit actuellement son produit comme de la gestion de commitments AWS et indique que le support de Google Cloud est à venir. PerfectScale gère dès aujourd'hui les CUD Google Cloud aux côtés des commitments AWS.
En quoi PerfectScale diffère-t-il de nOps pour Google Cloud ?
nOps liste publiquement neuf des dix services couverts ici ; Managed Service for Apache Kafka n'y figure pas. PerfectScale prend en charge les dix services et ajoute une validation optionnelle à chaque achat, ainsi que l'accès à l'expertise cloud de DoiT.
Notre équipe finance peut-elle valider les achats de CUD ?
Oui. PerfectScale peut exiger une validation avant l'exécution de chaque achat. Vous pouvez aussi définir des limites de dépenses et des contrôles de cadence, ou passer à l'exécution autonome quand votre équipe est prête.
Que se passe-t-il quand l'utilisation de Google Cloud évolue ?
PerfectScale réévalue l'utilisation toutes les heures. Les achats étant échelonnés, l'étape suivante peut refléter la demande actuelle plutôt que de prolonger un niveau d'engagement choisi sur la base d'une prévision dépassée.
Quelles évolutions du support des commitments Google Cloud sont prévues ?
Nous étendons la couverture Compute avec les Flexible Spend CUDs de Google Cloud, et des capacités supplémentaires pour les CUD Cloud SQL suivront juste après.
Économies Google Cloud. Sans lock-in.
Découvrez ce qu'une couverture CUD échelonnée et alignée sur l'utilisation pourrait vous faire économiser.