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Claroty sblocca l'attribuzione precisa dei costi per cliente con Attribute™
Visibilità in tempo reale a livello di transazione su un'architettura SaaS multi-tenant complessa, senza alcun impatto sull'operatività.
The Challenge
La piattaforma SaaS di Claroty poggia su un'architettura multi-tenant complessa, basata su Kubernetes, Apache Kafka, Apache Spark e molte altre tecnologie. La condivisione delle risorse tra i servizi rendeva estremamente difficile avere visibilità sui costi a livello di singolo cliente. Il tagging manuale e gli strumenti interni risultavano poco pratici, vista la limitata disponibilità dei team di engineering e DevOps. Dopo aver valutato diverse opzioni esterne e interne, il Center of Cloud Excellence di Claroty non aveva trovato alcuna soluzione capace di garantire la granularità, la scalabilità e l'efficienza dei costi richieste.
The Solution
Attribute™ è stato implementato senza attriti nelle regioni di produzione di Claroty, su più cluster Kubernetes, centinaia di nodi e migliaia di vCPU. Il sensore basato su eBPF ha acquisito dati in tempo reale a livello di transazione, individuando l'utilizzo delle risorse riconducibile a ciascun cliente nei flussi di messaggi Kafka, nelle query dei database RDS e nelle operazioni di storage S3. In pochi giorni, Claroty ha ricevuto report dettagliati che attribuivano con precisione i costi a ogni interazione cliente in tutte le regioni.
Results
- Visibilità granulare sull'utilizzo delle risorse per ciascun cliente in tutte le regioni.
- Insight più chiari sui profili dei clienti, sui settori più redditizi e sugli utenti ad alto costo.
- Maggiore accuratezza del forecasting e ottimizzazione del budget per l'infrastruttura di produzione.
- Strategia di targeting affinata grazie a dati accurati su costi e utilizzo.
- Deployment rapido e senza attriti, con zero impatto sull'operatività in corso.
I dati di Attribute™ sono davvero senza pari. Nessun'altra soluzione sul mercato era in grado di fornire i profili di costo e utilizzo per cliente, così precisi, di cui avevamo bisogno in un'infrastruttura tanto complessa. Nel giro di poche settimane, i dati di Attribute™ hanno trasformato la nostra comprensione delle strutture di costo, influenzando decisioni strategiche chiave su pricing, rinegoziazioni e posizionamento di mercato.
Jonathan Langer, COO, Claroty
Obiettivo
Con la rapida espansione della base clienti e delle operazioni cloud, Claroty ha intrapreso un percorso pluriennale per affinare la propria strategia di gestione dei costi cloud. Dopo aver raggiunto allocazione dei costi, chargeback e un primo livello di forecasting, il management ha voluto allineare le metriche dei costi cloud alla crescita del business. In un mercato altamente competitivo, Claroty aveva bisogno di analisi approfondite su margine lordo, redditività ed efficienza dei costi per ciascun cliente, regione e profilo cliente.
La sfida
L'avanzata piattaforma SaaS di Claroty poggia su un'architettura multi-tenant complessa, costruita su cluster Kubernetes, Apache Kafka, Apache Spark e numerose altre tecnologie. La condivisione delle risorse tra servizi rendeva la visibilità precisa sui costi a livello di cliente una sfida formidabile. Claroty doveva allocare i costi in modo accurato tra i microservizi, senza ricorrere a un tagging esteso o a strumenti interni ad alto consumo di risorse. La limitata disponibilità dei team di engineering e DevOps escludeva soluzioni manuali o sviluppi interni.
Implementazione
La tecnologia di Attribute™ è stata implementata senza attriti nelle regioni di produzione di Claroty, ciascuna composta da più cluster Kubernetes, centinaia di nodi e migliaia di vCPU. Il deployment è stato rapido e ha richiesto un intervento minimo da parte del team DevOps, garantendo zero interruzioni all'operatività in corso. Il sensore basato su eBPF di Attribute™ ha acquisito dati in tempo reale a livello di transazione, identificando l'utilizzo per cliente nei componenti Kafka, RDS e S3.
Risultati
In pochi giorni, Claroty ha iniziato a ricevere report granulari e immediatamente azionabili sui costi dei clienti in tutte le regioni. Il team è riuscito a scomporre l'utilizzo delle risorse per cliente, far emergere insight sui profili dei clienti, individuare i settori più redditizi e isolare gli utenti ad alto costo. Questi report hanno migliorato l'accuratezza del forecasting, ottimizzato il budget per l'infrastruttura di produzione e affinato le strategie di targeting dei clienti.
Sviluppi futuri
Claroty intende rafforzare la partnership con Attribute™, utilizzando la piattaforma per spingere l'attribuzione dei costi fino alle singole azioni dei clienti e all'utilizzo delle funzionalità. Con questo livello di dettaglio, Claroty punta a prevedere la redditività con maggiore accuratezza, individuare opportunità di efficienza e promuovere iniziative strategiche che migliorino la soddisfazione dei clienti e l'efficienza operativa.
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What they say
DoiT gave us the confidence to move from experimentation to production. They helped us understand the right way to build AI for the real world.
Milad Rezazadeh, CTO
Attribute™'s cost grouping technology took our cost visibility and allocation to a whole new level. Now, our teams are fully accountable for their budgets, significantly improving our cloud efficiency and helping us minimize unnecessary costs.
Eli Zilbershtein, Head of DevOps, Hippo
You can't tag a customer in a multi-tenant environment. Attribute™ finally shows us what each customer costs and what's driving those costs.
Omri Cohen, Director of Engineering, Platform
Attribute™'s data is truly unmatched. No other solution on the market could deliver the precise customer cost and usage profiles we needed in such a complex infrastructure. Within weeks, the data from Attribute™ transformed our understanding of cost structures, influencing key strategic decisions in pricing, renegotiations, and market positioning.
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