Une fois en place, nous avons à peine eu besoin d'y toucher.
Équipe Platform Engineering, Entreprise SaaS mondiale
Comparatif d'optimisation Kubernetes
PerfectScale™ vs. CAST AI
Les deux plateformes automatisent l'optimisation Kubernetes. La différence : ce qu'elles exigent pour y parvenir et ce qu'elles cherchent à optimiser.
CAST AI prend le contrôle du provisionnement des nœuds au niveau du fournisseur cloud, puis s'appuie sur le bin-packing et l'orchestration Spot pour maximiser les économies d'infrastructure. Un modèle puissant lorsque les équipes souhaitent confier la gestion de leurs nœuds à un éditeur et acceptent d'accorder un accès permanent en écriture à leur compte cloud.
PerfectScale™ démarre en lecture seule et conserve le contrôle des nœuds à l'intérieur de votre périmètre IAM. La plateforme applique un right-sizing des workloads avec des garde-fous axés sur la stabilité, prend en charge les modifications à chaud sans redémarrage des pods, automatise l'achat de commitments et attribue les coûts d'infrastructure partagée et d'IA aux clients, fonctionnalités et agents, sans tagging.
Optimiser le cluster sans remettre les clés
Là où les plateformes diffèrent réellement, et là où le contrôle direct des nœuds de CAST AI reste un atout.
Lecture seule par défaut, sans identifiants cloud dans l'agent
PerfectScale™ observe les clusters via des permissions get, list et watch. Son exporter ne peut ni lancer ni arrêter d'instances et ne détient aucun identifiant du fournisseur cloud. CAST AI démarre également par une phase en lecture seule, mais son optimisation des nœuds requiert une seconde phase avec des permissions IAM cloud inter-comptes pour créer et détruire du compute.
// PÉRIMÈTRE DE SÉCURITÉ
- Exporter PerfectScale™RBAC Kubernetes en lecture seule, plus les leases de coordination standard pour l'élection du leader.
- Automatisation complète CAST AIPermissions IAM cloud et in-cluster pour provisionner, drainer et arrêter les nœuds.
- Choix du plan de contrôleConservez le provisionnement des nœuds dans votre autoscaler, ou déléguez-le à CAST AI.
La stabilité comme objectif d'optimisation, pas comme contrainte
PerfectScale™ équilibre les économies avec des signaux de résilience tels que les OOM kills, le throttling CPU et le sous-provisionnement. PodFit s'appuie sur l'historique des workloads et une marge propre à chaque politique, afin de paramétrer différemment les services de non-production, équilibrés et critiques, plutôt que d'appliquer partout un objectif d'économies unique.
// MODÈLE DE RIGHT-SIZING
- Plus de 30 types de risquesLes constats de résilience sont priorisés au même titre que le gaspillage et les coûts.
- Marge pilotée par politiquesLes valeurs par défaut du cluster peuvent être remplacées pour des workloads individuels.
- Une réduction des risques visibleLes workloads sous-provisionnés génèrent une recommandation d'augmentation, pas des économies artificielles.
- Dimensionnement adapté à la JVMPerfectScale™ détecte automatiquement les conteneurs Java, analyse le heap, le non-heap et le comportement du GC, et n'applique jamais une modification qui violerait des paramètres de heap explicitement définis. Les métriques limitées au conteneur passent à côté de ce qui se produit dans la JVM — c'est ainsi que les outils de right-sizing génériques provoquent des OOM kills sur les workloads Java.
Modifications à chaud et automatisation fail-safe pour limiter les interruptions
Sur Kubernetes 1.33+ avec le resize à chaud activé, PerfectScale™ peut ajuster le CPU et la mémoire sans redémarrer un pod. Il augmente immédiatement les ressources contraintes, réduit progressivement les excédents et annule une modification si la nouvelle request rend le workload non planifiable. CAST AI prend également en charge le right-sizing à chaud, tandis que son modèle d'économies plus large s'appuie sur l'éviction et la suppression de nœuds pour compacter le cluster.
// SÉCURITÉ DE L'AUTOMATISATION
- Montée en charge immédiateLes workloads sous-provisionnés reçoivent de la capacité dès que la politique le permet.
- Réduction progressiveLes fenêtres de maintenance et les contrôles de fréquence de l'automatisation encadrent les réductions.
- Rollback auto-réparateurLes modifications de ressources rendant le workload non planifiable reviennent à la configuration valide précédente.
Conservez la couche de nœuds standard que vous avez déjà choisie
PerfectScale™ améliore les requests des workloads et analyse la configuration de Karpenter, Cluster Autoscaler et GCP Autopilot. Les recommandations InfraFit améliorent le bin-packing et l'efficacité des node pools, tandis que votre autoscaler existant reste maître à bord. PerfectScale™ automatise également l'adoption de Spot pour les Auto Scaling Groups AWS, y compris les politiques d'instances mixtes et le repli On-Demand, sans remplacer l'autoscaler de nœuds Kubernetes. CAST AI remplace la couche de nœuds par son propre provisionnement, sa compaction et son contrôle Spot. Cela peut convenir aux équipes qui souhaitent externaliser la gestion des nœuds, mais une intégration fondée sur les standards préserve davantage de portabilité et de contrôle.
// STRATÉGIE DE NŒUDS
- CAST AIProvisionnement direct, compaction via Evictor et repli Spot.
- PerfectScale™Des requests précises et un support natif de Karpenter, Cluster Autoscaler et GCP Autopilot.
- Automatisation SpotOptimisation des Auto Scaling Groups AWS avec politiques d'instances mixtes et repli.
- Le choix à faireUn contrôle des nœuds entièrement délégué, ou la conservation de votre IAM et de votre plan de contrôle existants. Pour les workloads tolérants aux pannes, lorsque les équipes souhaitent confier la gestion du marché Spot à un éditeur, l'orchestration Spot de CAST AI constitue un avantage réel.
Éprouvé en confrontation directe, pas seulement sur le papier
Une plateforme SaaS mondiale exploitant GKE et EKS à grande échelle a évalué PerfectScale™ et CAST AI pendant huit mois, de la non-production jusqu'au déploiement complet en production. Les deux plateformes ont généré des économies similaires. La décision s'est jouée sur la confiance en production. PerfectScale™ a traversé toute l'évaluation sans le moindre incident de résilience en production, a nécessité un effort opérationnel minimal après le déploiement et a automatisé en toute sécurité sur chaque niveau d'environnement.
// RÉSULTATS DE L'ÉVALUATION
- ~52 % de réduction des coûts d'infrastructureMesurée durant l'évaluation progressive sur GKE et EKS.
- ~72 % de gaspillage de ressources en moinsMoins d'allocations inutilisées, sans compromettre la stabilité en production.
- ~30 % d'alertes de performance en moinsLe right-sizing a amélioré la santé opérationnelle autant que les coûts.
- ~72 heures d'ingénierie économisées par moisL'automatisation n'a nécessité qu'un effort minimal après le déploiement.
PerfectScale™ optimise aussi le tarif payé pour chaque nœud
CAST AI importe les Reserved Instances, Savings Plans, CUD et réservations de capacité existants afin que son autoscaler puisse les consommer efficacement. PerfectScale™ va plus loin en dimensionnant et en exécutant en continu de nouveaux achats d'AWS Savings Plans, d'AWS Database Savings Plans et de CUD Google Cloud, avec échelonnement, réévaluation horaire et validations optionnelles.
// COUCHE COMMITMENTS
- QuantitéPodFit et InfraFit réduisent le compute dont le cluster a besoin.
- Prix unitairePerfectScale™ automatise les remises sur l'usage restant.
- Garde-fousPlafonds de dépenses, seuils de validation et contrôles de cadence : la finance garde la main.
Reliez les coûts aux clients et aux fonctionnalités, pas seulement aux namespaces
CAST AI offre une solide allocation Kubernetes par cluster, workload, namespace, label et groupe d'allocation. Son agent Kvisor ajoute une visibilité des coûts réseau basée sur eBPF, à travers les workloads et les zones. PerfectScale™ passe des dimensions d'infrastructure à l'économie unitaire métier. Son capteur eBPF léger observe la consommation à l'exécution et relie les coûts partagés de cluster, base de données, réseau, GPU et IA au client, à la fonctionnalité, à l'équipe ou à l'agent qui les a générés. Cette approche runtime ne repose pas sur le tagging.
// ÉCONOMIE UNITAIRE
- Allocation CAST AICoûts Kubernetes par cluster, workload, namespace, label et groupe d'allocation personnalisé.
- Visibilité réseau CAST AIVues eBPF du trafic et des coûts par workload, namespace et zone de disponibilité.
- Attribution runtime PerfectScale™Consommation à l'exécution reliée aux clients, fonctionnalités, équipes et agents IA.
- Aucun tagging requisClusters, bases de données, GPU et appels de modèles partagés sont répartis selon l'usage observé.
Une tarification fixe par vCPU qui préserve vos économies
PerfectScale™ publie un modèle par vCPU et inclut un niveau Community gratuit jusqu'à 300 vCPU par mois. L'optimisation payante de CAST AI est généralement facturée via des frais indexés sur les économies et sur le CPU, les conditions commerciales exactes variant selon les accords. Un modèle fixe garde la facture de l'éditeur prévisible à mesure que l'infrastructure et les économies réalisées progressent.
// MODÈLE COMMERCIAL
- PerfectScale™Des paliers par vCPU publiés et un niveau Community gratuit de 300 vCPU.
- CAST AIMonitoring gratuit, avec une automatisation payante généralement indexée sur les économies et l'usage CPU.
- Économies sur les commitmentsAvec la tarification fixe de PerfectScale™, les économies tarifaires supplémentaires restent chez le client.
Vous utilisez déjà CAST AI ? Inutile de tout démonter pour comparer
Les plateformes opèrent à des couches différentes : l'évaluation ne comporte donc aucun risque de migration. Un schéma courant consiste à laisser CAST AI gérer le provisionnement des nœuds pendant que PerfectScale™ prend en charge le right-sizing des workloads, l'autoscaler de workloads de CAST AI étant désactivé pour éviter les modifications contradictoires. Vous pouvez comparer résilience et économies sur de vrais workloads de production avant toute décision plus large. Commencez avec l'agent en lecture seule : une installation Helm, aucun changement IAM cloud, aucune carte bancaire, et une analyse des coûts et de la résilience en cinq minutes environ. Laissez-le observer pendant une semaine avant d'activer l'automatisation, afin que les recommandations reflètent l'usage réel. Le niveau Community couvre gratuitement jusqu'à 300 vCPU par mois.
// PARCOURS D'ÉVALUATION
- Semaine 0Installez l'exporter en lecture seule aux côtés de CAST AI. Rien ne change dans le cluster.
- Semaine 1Passez en revue les constats de risque, de gaspillage et de JVM. Activez l'automatisation des workloads en non-production.
- EnsuiteÉtendez par niveau d'environnement, à votre rythme. Les décisions sur les nœuds restent là où vous le souhaitez.
Une plateforme FinOps complète et des experts cloud derrière le produit
PerfectScale™ fait partie de DoiT Cloud Intelligence, qui relie l'optimisation Kubernetes à l'allocation des coûts multicloud, à la gestion des commitments, à la détection d'anomalies, à l'attribution des coûts à l'exécution et aux coûts GenAI. Les Forward Deployed Engineers et les consultants FinOps de DoiT apportent une expertise de terrain lorsque les équipes ont besoin de plus qu'un logiciel. CAST AI reste une plateforme d'automatisation Kubernetes spécialisée, avec du support et du customer success.
// PROFONDEUR DE PLATEFORME
- DoiT Cloud IntelligenceKubernetes, commitments, coûts multicloud, attribution des coûts à l'exécution, plateformes de données et GenAI dans une seule plateforme.
- Forward Deployed EngineersDes praticiens du cloud accompagnent l'architecture, les opérations et les résultats FinOps.
- La spécialisation CAST AIAutomatisation avancée des nœuds Kubernetes, plus des produits pour bases de données et infrastructure IA.
attribution réseau Kubernetes
Mettez un nom de client sur votre facture réseau K8s
Le réseau représente souvent 20 % ou plus des dépenses Kubernetes, et c'est la partie que personne ne sait expliquer. Réplication cross-AZ, trafic inter-clusters et egress NAT apparaissent comme des lignes anonymes, car un paquet ne porte pas de tag.
PerfectScale retrace chaque chemin de trafic jusqu'au client et à la fonctionnalité qui en sont à l'origine. Quand les coûts cross-AZ bondissent de 27 %, vous voyez quelle fonctionnalité en est la cause et avec quel compte engager la conversation, au lieu de répartir la facture uniformément entre tous.
Un comparatif concret fondé sur la documentation produit publique actuelle et le modèle de fonctionnement de chaque plateforme.
Une ligne par question de terrain
| Capability | PerfectScale™ | CAST AI |
|---|---|---|
| Architecture et permissions | ||
| Empreinte d'observabilité par défaut | Agent en lecture seule Permissions Kubernetes get, list et watch ; aucun identifiant cloud. | Phase 1 en lecture seule Le monitoring initial ne modifie pas le cluster. |
| Accès en écriture au compte cloud pour le right-sizing des workloads | Non requis L'automatisation des workloads reste dans le RBAC Kubernetes. | Requis pour l'automatisation des nœuds La phase 2 utilise des permissions inter-comptes pour créer et arrêter du compute. |
| Approche du provisionnement des nœuds | Intégration native de l'autoscaler Fonctionne avec Karpenter, Cluster Autoscaler et GCP Autopilot pour préserver la flexibilité. | Provisionnement géré par CAST Remplace l'autoscaler standard, draine les workloads et supprime des nœuds. |
| Optimisation des workloads et des nœuds | ||
| Right-sizing des workloads | PodFit Recommandations et automatisation CPU et mémoire pilotées par politiques. | Workload Autoscaler Right-sizing avec contrôles de déploiement progressif. |
| Right-sizing adapté à la JVM | Détection Java automatique Avec la collecte JVM activée, les métriques heap, non-heap et GC alimentent le dimensionnement ; les paramètres de heap explicites sont respectés. | Optimisation JVM une fois activée Utilise les métriques heap, non-heap, GC et threads via l'auto-instrumentation JMX ou Prometheus. |
| Resize à chaud sans redémarrage de pod | Kubernetes 1.33+ | Pris en charge |
| Stratégie de nœuds | Fondée sur les standards et portable InfraFit améliore les configurations Karpenter, Cluster Autoscaler et GCP Autopilot. | Contrôle des nœuds détenu par l'éditeur Utilise l'autoscaler et l'Evictor de CAST AI pour le provisionnement et la compaction. |
| Orchestration Spot | Automatisation Spot des ASG AWS Configure des politiques d'instances mixtes, provisionne du Spot et bascule vers l'On-Demand. | Spot automatisé avec repli Très adapté aux workloads tolérants aux interruptions. |
| Sécurité de l'automatisation et résilience | ||
| Stratégie de réduction des ressources | Réductions progressives Les workloads contraints montent en charge immédiatement ; le gaspillage est éliminé progressivement. | Déploiement progressif Les modifications de right-sizing peuvent respecter les contrôles de disruption. |
| Récupération après modification non planifiable | Rollback automatique Revient à la request valide précédente lorsque la capacité n'est pas disponible. | Contrôles de planification et de repli La sécurité repose sur la configuration du provisionnement et de la disruption des workloads. |
| Analyse de résilience | Plus de 30 types de risques Inclut OOM, throttling CPU et sous-provisionnement. | Métriques de fiabilité Inclut la prédiction des interruptions Spot et des signaux de santé du cluster. |
| Commitments et optimisation tarifaire | ||
| Achat automatisé de commitments | Exécution tenant compte du risque Achats autonomes ou soumis à validation, avec échelonnement et garde-fous. | Non proposé CAST AI importe et consomme les commitments achetés ailleurs. |
| Couverture des commitments | AWS et Google Cloud Savings Plans, Database Savings Plans et CUD Google Cloud. | Commitments importés L'autoscaling tenant compte des commitments utilise les RI, SP, CUD et réservations existants. |
| Dimensionnement continu des commitments | Réévaluation horaire Des données d'usage fraîches valident chaque nouvelle étape d'achat. | Stratégie d'achat manuelle Le dimensionnement et l'achat de nouveaux commitments restent à la charge du client. |
| Reporting des économies obtenues | ESR, utilisation et couverture | Utilisation des commitments importés |
| Attribution des coûts et économie unitaire | ||
| Allocation des coûts Kubernetes | Dimensions d'infrastructure et runtime Les vues cluster et workload s'étendent au client, à la fonctionnalité, à l'équipe et à l'agent. | Allocation Groups Regroupe les coûts Kubernetes par cluster, workload, namespace et label. |
| Coût par client et par fonctionnalité | Attribution runtime Relie la consommation partagée à l'entité métier qui l'a générée, sans tags. | Groupes définis par métadonnées La documentation publique centre l'allocation sur les namespaces et labels Kubernetes. |
| Visibilité des coûts réseau | Attribution workload et métier Attribue les coûts d'egress et de réseau partagé aux workloads, clients et fonctionnalités. | Monitoring eBPF Kvisor Trafic et coûts par cluster, namespace, workload et zone de disponibilité. |
| Économie unitaire des bases de données, GPU et IA partagés | Client, fonctionnalité et agent L'usage runtime observé relie l'infrastructure partagée et les appels de modèles à la demande. | Visibilité au niveau infrastructure Les supports publics se concentrent sur les coûts d'infrastructure Kubernetes, GPU et réseau. |
| Observabilité et gouvernance | ||
| Vues multi-clusters des coûts et du gaspillage | Coûts, gaspillage, ressources inactives, risques et carbone | Coûts par cluster, namespace et workload |
| Gouvernance pilotée par politiques | Politiques alignées sur les SLA/SLO Respecte LimitRange et ResourceQuota et journalise chaque révision. | Politiques d'optimisation Inclut des contrôles de workloads, des groupes d'allocation et le reporting organisationnel. |
| Intégrations de workflows | Jira, Slack, Teams et Datadog | Alertes et intégrations plateforme |
| Tarification et onboarding | ||
| Modèle de tarification payante | Tarif fixe par vCPU publié | Conditions commerciales variables Généralement décrites comme des frais indexés sur les économies, plus des frais liés au CPU. |
| Offre gratuite | Jusqu'à 300 vCPU par mois | Niveau de monitoring gratuit |
| Délai avant première visibilité | Environ cinq minutes Une seule installation Helm, sans configuration IAM cloud. | Connexion rapide en lecture seule La configuration IAM cloud s'ajoute pour l'automatisation des nœuds. |
| Plateforme et expertise | ||
| Couverture Kubernetes | EKS, GKE, AKS, OpenShift, KOPS, Rancher, on-prem | EKS, GKE, AKS, OCI et Anywhere |
| Plateforme FinOps élargie | DoiT Cloud Intelligence Coûts multicloud, commitments, plateformes de données et GenAI. | Portefeuille centré sur Kubernetes Étendu avec Database Optimizer et AI Enabler. |
| Expertise humaine | Forward Deployed Engineers et conseil FinOps | Support et customer success |
Native capabilityPartial / preview / via integrationNot available
Guide de décision
Quelle plateforme vous correspond ?
Lorsque les deux plateformes génèrent des économies similaires, la décision se joue généralement sur la stabilité en production, la charge opérationnelle après déploiement et la confiance dans la feuille de route.
Choisissez CAST AI si
Vous voulez qu'un éditeur gère entièrement le provisionnement des nœuds, le bin-packing et l'orchestration Spot ; vos workloads tolèrent les déplacements et interruptions qui en résultent ; vous gérez vos achats de commitments séparément ; et vous acceptez d'accorder un accès permanent en écriture à votre compte cloud.
Choisissez PerfectScale™ si
Vous voulez conserver votre périmètre IAM, privilégier la résilience en production, automatiser le right-sizing des workloads sans renoncer à votre plan de contrôle des nœuds, gérer vos achats de commitments avec des garde-fous et relier les coûts Kubernetes à l'économie unitaire élargie de DoiT.
What they say
PerfectScale a réduit de 40 % notre dépense EKS totale, et les automatisations gèrent ce qui prenait 20 heures par mois à notre équipe. Nous consacrons désormais ce temps à la fiabilité et à la performance au lieu de courir après les métriques de coûts.
Caio Cristo, Director of Infrastructure/SRE
PerfectScale nous a permis d'augmenter la capacité sans augmenter les coûts. Nous avons en pratique absorbé 30 % d'usage supplémentaire gratuitement.
Thomas Comtet, Senior Staff Engineer
J'ai cru au produit dès la première fois que je l'ai vu. Je le montre encore à tout le monde. C'était la seule solution qui combinait une automatisation intelligente avec de véritables économies, sans mettre la performance en danger.
Joao Soares, Platform Engineering Lead
PerfectScale nous a servi sur un plateau les réponses dont nous avions besoin. Ces informations nous ont fait gagner du temps et de l'argent.
Jason Berk, Platform Operator
Frequently asked
questions
PerfectScale™ est-il une alternative à CAST AI ?
Oui. Les deux optimisent les workloads Kubernetes, mais PerfectScale™ privilégie un right-sizing axé sur la stabilité, tout en laissant le provisionnement des nœuds dans votre autoscaler et votre périmètre IAM existants. Le modèle d'automatisation plus large de CAST AI gère directement la couche de nœuds.
PerfectScale™ peut-il fonctionner aux côtés de CAST AI ?
Oui. Laissez CAST AI gérer les nœuds pendant que PerfectScale™ prend en charge le right-sizing des workloads, l'optimisation des workloads de CAST AI étant désactivée pour éviter les modifications contradictoires. Cela permet une comparaison en production sans migration lourde.
CAST AI automatise-t-il l'achat de commitments cloud ?
Non. CAST AI peut importer les Reserved Instances, Savings Plans, CUD et réservations de capacité, suivre leur utilisation et amener son autoscaler à les consommer intelligemment. Il ne dimensionne pas et n'achète pas de nouveaux commitments pour vous. PerfectScale™ automatise les achats d'AWS Savings Plans, d'AWS Database Savings Plans et de CUD Google Cloud, avec échelonnement, réévaluation horaire, options de validation et garde-fous de dépenses.
Comment PerfectScale™ gère-t-il les workloads Java et JVM ?
PerfectScale™ détecte les conteneurs Java et intègre le comportement du heap, du non-heap et du garbage collector dans ses recommandations. Lorsque des paramètres de heap sont explicitement définis, l'automatisation n'applique aucune modification qui les violerait et risquerait des erreurs OOM de la JVM.
Puis-je voir les coûts Kubernetes par client ou par fonctionnalité ?
Oui. PerfectScale™ s'appuie sur la consommation à l'exécution pour relier les coûts partagés Kubernetes, bases de données, réseau, GPU et IA au client, à la fonctionnalité, à l'équipe ou à l'agent qui les a générés. Son approche basée sur eBPF ne dépend pas d'un tagging exhaustif.
PerfectScale™ a-t-il été évalué directement face à CAST AI ?
Oui. Lors d'une évaluation de huit mois sur GKE et EKS, les deux plateformes ont généré des économies similaires ; PerfectScale™ n'a enregistré aucun incident de résilience en production et a été retenu pour sa stabilité et sa faible charge opérationnelle. L'évaluation a mesuré environ 52 % de coûts d'infrastructure en moins, 72 % de gaspillage en moins, 30 % d'alertes de performance en moins et 72 heures d'ingénierie économisées chaque mois.