Cloud Intelligence™ vs. CloudHealth

Oui. CloudHealth est une plateforme entreprise de reporting et de gouvernance des coûts cloud — Perspectives pour l'allocation, FlexReports pour l'analyse, budgets, détection d'anomalies, et un moteur de policies pour l'automatisation d'hygiène. Cloud Intelligence™ couvre ce terrain de visibilité et de gouvernance, puis pousse plus loin sur le terrain de l'exécution : remédiation d'infrastructure (CloudFlow), optimisation autonome des workloads (PerfectScale for Kubernetes et Snowflake), automatisation des commitments sur AWS et GCP (PerfectScale for Commitments), attribution des coûts au runtime sans tagging, et Forward Deployed Engineers inclus dans la plateforme.

L'exécution et la tarification. CloudHealth fait du reporting, de la gouvernance et de la recommandation ; hors échanges de Convertible RI et actions de policies d'hygiène, la concrétisation des économies revient à vos Engineers — et le tarif plateforme est un pourcentage de votre dépense cloud suivie, il grossit donc avec votre facture. DoiT exécute sur les workloads, les commitments et l'infrastructure, à tarif fixe qui n'évolue pas avec la dépense.

CloudHealth Technologies a été racheté par VMware en 2018, est devenu VMware Tanzu CloudHealth, puis est passé chez Broadcom lors de l'acquisition de VMware fin 2023. En mai 2024, Broadcom a fait d'Arrow Electronics son fournisseur mondial exclusif — Arrow gère les ventes, le marketing et le support technique, tandis que Broadcom conserve la R&D. En juin 2025, Broadcom a livré une expérience utilisateur rénovée avec des fonctionnalités IA (Intelligent Assist, Smart Summary). Le produit est activement maintenu ; le go-to-market et la propriété ont changé de mains trois fois en six ans, ce qui mérite d'être pesé dans tout engagement plateforme à long terme.

Partiellement, et sur AWS uniquement. Savings Automator automatise l'échange et la modification des AWS Convertible Reserved Instances pour maintenir la couverture. Les nouveaux achats de Savings Plans reposent sur des recommandations : les recommandations en beta ne sont générées que lorsque la couverture totale de commitments est inférieure à 50 %, avec des durées d'un an par défaut, et les achats passent par des workflows d'autorisation/approbation. Les commitments Azure et GCP donnent lieu à de l'analyse et des recommandations, pas à de l'automatisation. PerfectScale for Commitments échelonne les Savings Plans, Database Savings Plans et CUD Compute Engine sur AWS et GCP — de façon autonome ou soumise à approbation, validés en continu sur l'usage horaire — à tarif fixe.

CloudHealth facture généralement entre 2,2 et 2,5 % de la dépense cloud qu'il suit, sur des contrats de 12 à 36 mois, avec des frais de dépassement d'environ 0,03 $ par dollar de dépense au-delà de votre plafond contractuel. La facture évolue avec votre dépense cloud, indépendamment des économies effectivement réalisées. DoiT est à tarif fixe : un tarif plateforme qui n'évolue pas avec la dépense, ou packagé avec du Procurement multi-cloud — DoiT revend AWS, GCP et Azure sans marge, et beaucoup d'équipes constatent que la consolidation finance de fait la plateforme.

CloudHealth alloue les coûts Kubernetes. Son collecteur basé sur Helm agrège la dépense containers par cluster, namespace ou workload, ventilée par requests ou usage réel. Il n'exécute pas de rightsizing container, l'utilisation GPU n'est pas une dimension de premier ordre, et sa détection d'anomalies ne couvre pas les workloads Kubernetes. PerfectScale for Kubernetes exécute un rightsizing autonome et sensible aux workloads au niveau pod et container, avec des garde-fous privilégiant la stabilité. Nos clients constatent généralement 30 à 50 % de réduction des coûts K8s.

Dans certaines limites. Attribuez à CloudHealth son rôle IAM Automated Actions et son moteur de policies peut arrêter ou démarrer des instances, supprimer des volumes non attachés, prendre des snapshots et planifier des environnements — une automatisation d'hygiène utile avec approbations human-in-the-loop. Il s'agit toutefois d'un ensemble figé de primitives fournisseur : pas de simulation historique avant d'activer une policy, et pas de chemin d'exécution généraliste pour les changements d'optimisation. DoiT CloudFlow est une véritable couche d'exécution — visuelle et extensible par code, plus de 40 templates de production, rollback sécurisé — qui transforme les constats de Composer en changements exécutés.

Avec DoiT, oui. L'attribution des coûts au runtime dans Cloud Intelligence™ s'appuie sur la télémétrie au niveau kernel (eBPF) pour observer le trafic réel et la consommation de ressources, en reliant chaque euro au client, à la fonctionnalité, à l'équipe ou à l'agent IA qui l'a généré — sans aucun tagging. Les Perspectives de CloudHealth sont l'alternative classique : des regroupements basés sur des règles au-dessus des tags et métadonnées. Elles fonctionnent là où les métadonnées sont disciplinées, mais les clusters partagés, les GPU partagés et les endpoints multi-tenants restent opaques parce que la métadonnée ne porte pas la réponse.

Ils sont largement hors du cadre de CloudHealth : ses sources de coûts natives sont les fournisseurs cloud (AWS, Azure, GCP, Alibaba), Kubernetes et les parcs VMware/on-prem. Les dépenses Snowflake, Databricks, OpenAI et Anthropic ne peuvent être représentées que sous forme de lignes de facturation personnalisées. DoiT les ingère nativement — et dépasse la visibilité : PerfectScale for Snowflake automatise le rightsizing de warehouse, la suspension à l'idle et l'efficacité des requêtes ; GenAI Intelligence suit 9 fournisseurs IA et des modèles personnalisés par client, par fonctionnalité, par unité.

Oui — la refonte CloudHealth 2025 a introduit Intelligent Assist, un copilote GenAI qui répond à des questions en langage naturel sur les données de coûts et construit des rapports, ainsi que Smart Summary pour expliquer les variations de dépense. FinOps AI de DoiT couvre le même terrain conversationnel et y ajoute un serveur MCP, ce qui vous permet d'interroger vos données de coûts depuis Claude, ChatGPT ou n'importe quel client LLM. La vraie différence tient à ce qui se trouve en dessous : FinOps AI est branché à ses moteurs d'exécution capables d'appliquer la correction, pas seulement d'expliquer la facture.

Les grandes entreprises disposant de parcs VMware ou on-prem importants aux côtés du cloud public, les organisations dont les équipes finance ont dix ans de savoir institutionnel sur Perspectives, FlexOrgs et FlexReports, et les MSP construits sur la plateforme partenaire CloudHealth. Si votre pratique FinOps repose principalement sur du reporting standardisé, des policies de gouvernance et du chargeback sur un parc hybride — et que l'engineering porte la mise en œuvre — CloudHealth reste un acteur en place crédible. La pertinence faiblit dès qu'il vous faut de l'optimisation autonome, de l'automatisation des commitments multi-cloud, de la gestion des coûts data platform ou IA, de l'attribution par client sur infrastructure partagée, ou une tarification qui n'évolue pas avec votre facture cloud.