Una volta avviato, non abbiamo quasi dovuto toccarlo.
Team di Platform Engineering, Azienda SaaS globale
Confronto tra soluzioni di ottimizzazione Kubernetes
PerfectScale™ vs. CAST AI
Entrambe le piattaforme automatizzano l'ottimizzazione di Kubernetes. La differenza sta in ciò che richiedono per farlo e in ciò che ottimizzano.
CAST AI prende il controllo del provisioning dei nodi a livello di cloud provider, per poi utilizzare bin-packing e orchestrazione Spot allo scopo di ottenere risparmi infrastrutturali consistenti. È un modello potente quando i team vogliono affidare a un vendor la gestione dei nodi e accettano di concedere un accesso permanente in scrittura all'account cloud.
PerfectScale™ parte in modalità di sola lettura e mantiene il controllo dei nodi all'interno del suo perimetro IAM. Ridimensiona i workloads con guardrail orientati alla stabilità, supporta modifiche in-place senza riavvio dei pod, aggiunge l'acquisto automatizzato di commitments e attribuisce la spesa condivisa per infrastruttura e AI a clienti, funzionalità e agenti, senza bisogno di tagging.
Ottimizzare il cluster senza consegnare le chiavi
Dove le piattaforme si differenziano davvero, e dove il controllo diretto dei nodi di CAST AI resta un punto di forza.
Sola lettura di default, senza credenziali cloud nell'agent
PerfectScale™ osserva i cluster tramite i permessi get, list e watch. Il suo exporter non può avviare né terminare istanze e non contiene credenziali del cloud provider. Anche CAST AI inizia con una fase di sola lettura, ma la sua ottimizzazione dei nodi richiede una seconda fase con permessi IAM cross-account per creare e distruggere risorse di calcolo.
// SECURITY BOUNDARY
- Exporter di PerfectScale™RBAC Kubernetes in sola lettura, più le lease di coordinamento standard per la leader election.
- Automazione completa di CAST AIPermessi IAM cloud e in-cluster per provisioning, drain e terminazione dei nodi.
- Scelta del control planeMantenga il provisioning dei nodi nel suo autoscaler, oppure lo deleghi a CAST AI.
La stabilità è un obiettivo di ottimizzazione, non un vincolo
PerfectScale™ bilancia i risparmi con segnali di resilienza come OOM kill, CPU throttling e under-provisioning. PodFit utilizza lo storico dei workloads e un headroom specifico per policy, così i team possono configurare in modo diverso i servizi non di produzione, bilanciati e mission-critical, invece di applicare ovunque lo stesso obiettivo di risparmio.
// RIGHTSIZING MODEL
- Oltre 30 tipi di rischioI rilievi sulla resilienza hanno priorità al pari di sprechi e costi.
- Headroom guidato dalle policyI valori predefiniti del cluster possono essere sovrascritti per singoli workloads.
- La mitigazione del rischio è visibileI workloads sotto-dimensionati generano una raccomandazione di incremento, non risparmi artificiali.
- Dimensionamento JVM-awarePerfectScale™ rileva automaticamente i container Java, analizza il comportamento di heap, non-heap e GC e non applica mai una modifica che violi parametri heap impostati esplicitamente. Le metriche a livello di solo container non vedono ciò che accade dentro la JVM: è così che i rightsizer generici causano OOM kill sui workloads Java.
Modifiche in-place e automazione fail-safe riducono le interruzioni
Su Kubernetes 1.33+ con il resize in-place abilitato, PerfectScale™ può aggiornare CPU e memoria senza riavviare un pod. Aumenta immediatamente le risorse insufficienti, riduce gradualmente gli eccessi e annulla una modifica se la nuova richiesta rende il workload non schedulabile. Anche CAST AI supporta il rightsizing in-place, mentre il suo modello di risparmio più ampio utilizza eviction e rimozione dei nodi per compattare il cluster.
// AUTOMATION SAFETY
- Scale up immediatoI workloads sotto-dimensionati ricevono capacità non appena la policy lo consente.
- Scale down gradualeLe riduzioni sono governate da finestre di manutenzione e controlli sulla frequenza di automazione.
- Rollback self-healingLe modifiche di risorse non schedulabili tornano alla precedente configurazione valida.
Mantenga il livello nodi standard di settore che ha già scelto
PerfectScale™ migliora le richieste dei workloads e analizza la configurazione di Karpenter, Cluster Autoscaler e GCP Autopilot. Le raccomandazioni di InfraFit migliorano il bin-packing e l'efficienza dei node pool, mentre il suo autoscaler esistente resta l'autorità di riferimento. PerfectScale™ automatizza inoltre l'adozione di Spot per gli AWS Auto Scaling Group, incluse le mixed-instance policy e il fallback su On-Demand, senza sostituire il node autoscaler di Kubernetes. CAST AI sostituisce il livello nodi con provisioning, compattazione e controllo Spot propri. Può essere adatto ai team che cercano una gestione dei nodi in outsourcing, ma un'integrazione basata sugli standard preserva più portabilità e controllo.
// NODE STRATEGY
- CAST AIProvisioning diretto, compattazione con Evictor e fallback Spot.
- PerfectScale™Richieste accurate più supporto nativo per Karpenter, Cluster Autoscaler e GCP Autopilot.
- Automazione SpotOttimizzazione degli AWS Auto Scaling Group con mixed-instance policy e fallback.
- La decisioneMassimo controllo dei nodi delegato al vendor oppure mantenimento del proprio IAM e control plane. Per workloads tolleranti ai guasti, i cui team vogliono affidare a un vendor la gestione del mercato dei nodi, l'orchestrazione Spot di CAST AI è un vantaggio significativo.
Un confronto diretto sul campo, non solo sulla carta
Una piattaforma SaaS globale che gestisce GKE ed EKS su larga scala ha valutato PerfectScale™ e CAST AI per otto mesi, dagli ambienti non di produzione fino al rollout completo in produzione. Entrambe le piattaforme hanno generato risparmi simili. La decisione si è giocata sulla fiducia in produzione. PerfectScale™ ha completato l'intera valutazione con zero problemi di resilienza in produzione, ha richiesto uno sforzo operativo minimo dopo il deployment e ha automatizzato in sicurezza in ogni tier di ambiente.
// EVALUATION RESULTS
- ~52% di riduzione dei costi infrastrutturaliMisurata durante la valutazione a fasi su GKE ed EKS.
- ~72% di riduzione dello spreco di risorseMeno allocazione inattiva senza compromettere la stabilità di produzione.
- ~30% di alert sulle prestazioni in menoIl rightsizing ha migliorato la salute operativa oltre ai costi.
- ~72 ore di engineering risparmiate al meseL'automazione ha richiesto uno sforzo continuativo minimo dopo il deployment.
PerfectScale™ ottimizza anche la tariffa pagata per ogni nodo
CAST AI importa Reserved Instances, Savings Plans, CUD e capacity reservation esistenti, in modo che il suo autoscaler possa consumarli in modo efficiente. PerfectScale™ va oltre: dimensiona ed esegue in continuo nuovi acquisti di AWS Savings Plans, AWS Database Savings Plans e CUD di Google Cloud, con acquisti scaglionati, rivalutazione oraria e approvazioni opzionali.
// COMMITMENT LAYER
- QuantitàPodFit e InfraFit riducono le risorse di calcolo di cui il cluster ha bisogno.
- Prezzo unitarioPerfectScale™ automatizza gli sconti sull'utilizzo rimanente.
- GuardrailLimiti di spesa, soglie di approvazione e controlli sul ritmo di acquisto lasciano il controllo al team finance.
Mappi i costi su clienti e funzionalità, non solo sui namespace
CAST AI offre una solida allocazione dei costi Kubernetes per cluster, workload, namespace, label e gruppi di allocazione. Il suo agent Kvisor aggiunge visibilità sui costi di rete basata su eBPF tra workloads e zone. PerfectScale™ passa dalle dimensioni infrastrutturali alla unit economics di business. Il suo sensore eBPF leggero osserva il consumo a runtime e mappa i costi condivisi di cluster, database, rete, GPU e AI sul cliente, la funzionalità, il team o l'agente che li ha generati. Questo approccio a runtime non dipende dal tagging.
// UNIT ECONOMICS
- Allocazione di CAST AICosti Kubernetes per cluster, workload, namespace, label e gruppi di allocazione personalizzati.
- Visibilità di rete di CAST AIViste eBPF su traffico e costi tra workloads, namespace e availability zone.
- Attribuzione a runtime di PerfectScale™Consumo a runtime mappato su clienti, funzionalità, team e agenti AI.
- Nessun tagging richiestoCluster condivisi, database, GPU e chiamate ai modelli vengono ripartiti in base all'uso osservato.
Un prezzo flat per vCPU mantiene allineati i risparmi
PerfectScale™ pubblica un modello a prezzo per vCPU e include un tier Community gratuito fino a 300 vCPU mensili. L'ottimizzazione a pagamento di CAST AI è generalmente venduta con fee basate sui risparmi e sulle CPU, con condizioni commerciali esatte che variano in base all'accordo. Un modello flat mantiene prevedibile il costo del vendor man mano che infrastruttura e risparmi realizzati crescono.
// COMMERCIAL MODEL
- PerfectScale™Tier per vCPU pubblicati e un tier Community gratuito da 300 vCPU.
- CAST AIMonitoraggio gratuito, con condizioni per l'automazione a pagamento generalmente legate a risparmi e utilizzo di CPU.
- Risparmi da commitmentsCon il prezzo flat di PerfectScale™, i risparmi tariffari aggiuntivi restano al cliente.
Usa già CAST AI? Non serve rimuoverlo per fare un confronto
Le piattaforme operano su livelli diversi, quindi la valutazione non comporta alcun rischio legato al passaggio. Un pattern comune mantiene CAST AI per la gestione del provisioning dei nodi mentre PerfectScale™ prende in carico il rightsizing dei workloads, disabilitando il workload autoscaler di CAST AI per evitare modifiche in conflitto. Può confrontare resilienza e risparmi su workloads di produzione reali prima di prendere qualsiasi decisione più ampia. Inizi con l'agent in sola lettura: un'installazione Helm, nessuna modifica all'IAM cloud, nessuna carta di credito e analisi di costi e resilienza in circa cinque minuti. Lo lasci osservare per una settimana prima di abilitare l'automazione, così le raccomandazioni riflettono l'uso reale. Il tier Community copre gratuitamente fino a 300 vCPU mensili.
// EVALUATION PATH
- Settimana 0Installi l'exporter in sola lettura accanto a CAST AI. Nel cluster non cambia nulla.
- Settimana 1Esamini i rilievi su rischi, sprechi e JVM. Abiliti l'automazione dei workloads sugli ambienti non di produzione.
- In seguitoEstenda l'adozione per tier di ambiente al ritmo che preferisce. Le decisioni sui nodi restano dove preferisce.
Dietro il prodotto ci sono una piattaforma FinOps più ampia ed esperti cloud
PerfectScale™ fa parte di DoiT Cloud Intelligence e connette l'ottimizzazione Kubernetes con l'allocazione dei costi multicloud, la gestione dei commitments, il rilevamento delle anomalie, l'attribuzione dei costi a runtime e i costi GenAI. I Forward Deployed Engineers e i consulenti FinOps di DoiT aggiungono competenze operative concrete quando i team hanno bisogno di più del solo software. CAST AI resta una piattaforma di automazione Kubernetes focalizzata, con supporto e customer success.
// PLATFORM DEPTH
- DoiT Cloud IntelligenceKubernetes, commitments, costi multicloud, attribuzione dei costi a runtime, piattaforme dati e GenAI in un'unica piattaforma.
- Forward Deployed EngineersProfessionisti cloud che supportano architettura, operations e risultati FinOps.
- Focus di CAST AIAutomazione approfondita dei nodi Kubernetes, più prodotti per database e infrastruttura AI.
attribuzione dei costi di rete kubernetes
Associ un nome cliente alla bolletta di rete K8s
La rete rappresenta spesso il 20% o più della spesa Kubernetes, ed è la parte che nessuno sa spiegare. Replica cross-AZ, traffico inter-cluster ed egress NAT finiscono come voci anonime, perché su un pacchetto non c'è alcun tag.
PerfectScale traccia ogni percorso di traffico fino al cliente e alla funzionalità che lo generano. Quando i costi cross-AZ balzano del 27%, vede quale funzionalità ne è la causa e con quale account affrontare la conversazione, invece di ripartire il costo in media su tutti.
Un confronto pratico basato sull'attuale documentazione pubblica dei prodotti e sul modello operativo di ciascuna piattaforma.
Una riga per ogni domanda dei practitioner
| Capability | PerfectScale™ | CAST AI |
|---|---|---|
| Architettura e permessi | ||
| Footprint di osservabilità predefinito | Agent in sola lettura Permessi Kubernetes get, list e watch; nessuna credenziale cloud. | Fase 1 in sola lettura Il monitoraggio iniziale non modifica il cluster. |
| Accesso in scrittura all'account cloud per il rightsizing dei workloads | Non richiesto L'automazione dei workloads resta all'interno dell'RBAC di Kubernetes. | Richiesto per l'automazione dei nodi La Fase 2 usa permessi cross-account per creare e terminare risorse di calcolo. |
| Approccio al provisioning dei nodi | Integrazione nativa con l'autoscaler Funziona con Karpenter, Cluster Autoscaler e GCP Autopilot per preservare la flessibilità. | Provisioning gestito da CAST Sostituisce l'autoscaler standard, esegue il drain dei workloads e rimuove i nodi. |
| Ottimizzazione di workloads e nodi | ||
| Rightsizing dei workloads | PodFit Raccomandazioni e automazione di CPU e memoria guidate dalle policy. | Workload Autoscaler Rightsizing con controlli di rollout graduale. |
| Rightsizing JVM-aware | Rilevamento automatico di Java Con la raccolta JVM abilitata, le metriche di heap, non-heap e GC informano il sizing; i parametri heap espliciti vengono rispettati. | Ottimizzazione JVM quando abilitata Usa metriche di heap, non-heap, GC e thread tramite auto-instrumentation JMX o Prometheus. |
| Resize in-place senza riavvio dei pod | Kubernetes 1.33+ | Supportato |
| Strategia sui nodi | Basata sugli standard e portabile InfraFit migliora le configurazioni di Karpenter, Cluster Autoscaler e GCP Autopilot. | Controllo dei nodi in capo al vendor Usa l'autoscaler di CAST AI ed Evictor per provisioning e compattazione. |
| Orchestrazione Spot | Automazione Spot per ASG AWS Configura le mixed-instance policy, effettua il provisioning di Spot e ripiega su On-Demand. | Spot automatizzato con fallback Ottimo per workloads tolleranti alle interruzioni. |
| Sicurezza dell'automazione e resilienza | ||
| Strategia di riduzione delle risorse | Riduzioni graduali I workloads sotto-dimensionati scalano immediatamente; lo spreco viene rimosso gradualmente. | Rollout graduale Le modifiche di rightsizing possono rispettare i controlli di disruption. |
| Recovery da modifiche non schedulabili | Rollback automatico Torna alla precedente richiesta valida quando la capacità non è disponibile. | Controlli di scheduling e fallback La sicurezza si concentra sulla configurazione del provisioning e della disruption dei workloads. |
| Analisi della resilienza | Oltre 30 tipi di rischio Include OOM, CPU throttling e under-provisioning. | Metriche di affidabilità Include la previsione delle interruzioni Spot e i segnali di salute del cluster. |
| Commitments e ottimizzazione delle tariffe | ||
| Acquisto automatizzato di commitments | Esecuzione consapevole del rischio Acquisti autonomi o soggetti ad approvazione, con scaglionamento e guardrail. | Non offerto CAST AI importa e consuma i commitments acquistati altrove. |
| Copertura dei commitments | AWS e Google Cloud Savings Plans, Database Savings Plans e CUD di Google Cloud. | Commitments importati L'autoscaling consapevole dei commitments usa RI, SP, CUD e reservation esistenti. |
| Dimensionamento continuo dei commitments | Rivalutazione oraria Dati di utilizzo aggiornati convalidano ogni passo di acquisto successivo. | Strategia di acquisto manuale Dimensionare e acquistare nuovi commitments resta a carico del cliente. |
| Reporting sui risultati di risparmio | ESR, utilizzo e copertura | Utilizzo dei commitments importati |
| Attribuzione dei costi e unit economics | ||
| Allocazione dei costi Kubernetes | Dimensioni infrastrutturali e a runtime Le viste per cluster e workload si estendono a cliente, funzionalità, team e agente. | Allocation Groups Raggruppa i costi Kubernetes per cluster, workload, namespace e label. |
| Costi per cliente e per funzionalità | Attribuzione a runtime Mappa il consumo condiviso sull'entità di business che lo ha generato, senza tag. | Gruppi definiti da metadati La documentazione pubblica incentra l'allocazione su namespace e label di Kubernetes. |
| Visibilità sui costi di rete | Attribuzione a workload e business Attribuisce egress e costi di rete condivisi a workloads, clienti e funzionalità. | Monitoraggio eBPF con Kvisor Traffico e costi per cluster, namespace, workload e availability zone. |
| Unit economics di database condivisi, GPU e AI | Cliente, funzionalità e agente L'uso osservato a runtime collega infrastruttura condivisa e chiamate ai modelli alla domanda. | Visibilità a livello di infrastruttura I materiali pubblici si concentrano sui costi di infrastruttura Kubernetes, GPU e rete. |
| Osservabilità e governance | ||
| Viste multi-cluster su costi e sprechi | Costi, sprechi, risorse inattive, rischi ed emissioni di carbonio | Costi per cluster, namespace e workload |
| Governance guidata dalle policy | Policy allineate a SLA/SLO Rispetta LimitRange e ResourceQuota e registra ogni revisione. | Policy di ottimizzazione Include controlli sui workloads, gruppi di allocazione e reporting a livello di organizzazione. |
| Integrazioni di workflow | Jira, Slack, Teams e Datadog | Alert e integrazioni di piattaforma |
| Prezzi e onboarding | ||
| Modello di prezzo a pagamento | Prezzo flat per vCPU pubblicato | Condizioni commerciali variabili Generalmente descritte come fee basate sui risparmi più fee basate sulle CPU. |
| Tier gratuito | Fino a 300 vCPU mensili | Tier di monitoraggio gratuito |
| Tempo per la prima visibilità | Circa cinque minuti Una singola installazione Helm senza configurazione IAM cloud. | Connessione rapida in sola lettura La configurazione IAM cloud si aggiunge per l'automazione dei nodi. |
| Piattaforma e competenze | ||
| Copertura Kubernetes | EKS, GKE, AKS, OpenShift, KOPS, Rancher, on-prem | EKS, GKE, AKS, OCI e Anywhere |
| Piattaforma FinOps più ampia | DoiT Cloud Intelligence Costi multicloud, commitments, piattaforme dati e GenAI. | Portafoglio incentrato su Kubernetes Ampliato con Database Optimizer e AI Enabler. |
| Expertise umana | Forward Deployed Engineers e consulenza FinOps | Supporto e customer success |
Native capabilityPartial / preview / via integrationNot available
Guida alla decisione
Quale piattaforma fa al caso suo?
Nelle valutazioni in cui entrambe le piattaforme producono risparmi simili, i fattori decisivi tendono a essere la stabilità in produzione, l'overhead operativo dopo il deployment e la fiducia nella roadmap.
Scelga CAST AI quando
Vuole che sia un vendor a gestire completamente provisioning dei nodi, bin-packing e orchestrazione Spot; i suoi workloads tollerano i movimenti e le interruzioni che ne derivano; gestisce gli acquisti di commitments separatamente; ed è a suo agio nel concedere un accesso permanente in scrittura all'account cloud.
Scelga PerfectScale™ quando
Vuole mantenere il proprio perimetro IAM, dare priorità alla resilienza in produzione, automatizzare il rightsizing dei workloads senza rinunciare al proprio control plane dei nodi, gestire gli acquisti di commitments con guardrail e collegare i costi Kubernetes alla più ampia unit economics di DoiT.
What they say
PerfectScale ha tagliato del 40% la nostra spesa totale EKS e le automazioni gestiscono ciò che prima costava al nostro team 20 ore al mese. Ora dedichiamo quel tempo ad affidabilità e prestazioni invece di rincorrere le metriche di costo.
Caio Cristo, Director of Infrastructure/SRE
PerfectScale ci ha permesso di aumentare la capacità senza aumentare i costi. Di fatto abbiamo assorbito gratuitamente il 30% di utilizzo in più.
Thomas Comtet, Senior Staff Engineer
Ho creduto nel prodotto dalla prima volta che l'ho visto. Lo mostro ancora a tutti. Era l'unica soluzione che combinava automazione intelligente e risparmi reali sui costi, senza mettere a rischio le prestazioni.
Joao Soares, Platform Engineering Lead
PerfectScale ci ha servito su un piatto d'argento le risposte di cui avevamo bisogno. Gli insight ci hanno fatto risparmiare tempo e denaro.
Jason Berk, Platform Operator
Frequently asked
questions
PerfectScale™ è un'alternativa a CAST AI?
Sì. Entrambe ottimizzano i workloads Kubernetes, ma PerfectScale™ punta su un rightsizing orientato alla stabilità, mantenendo il provisioning dei nodi all'interno del suo autoscaler esistente e del perimetro IAM. Il modello di automazione più ampio di CAST AI gestisce direttamente il livello dei nodi.
PerfectScale™ può funzionare insieme a CAST AI?
Sì. Può mantenere CAST AI per la gestione dei nodi mentre PerfectScale™ si occupa del rightsizing dei workloads, disabilitando l'ottimizzazione dei workloads di CAST AI per evitare modifiche in conflitto. Questo consente un confronto in produzione senza una migrazione rip-and-replace.
CAST AI automatizza l'acquisto di commitments cloud?
No. CAST AI può importare Reserved Instances, Savings Plans, CUD e capacity reservation, tracciarne l'utilizzo e far sì che il suo autoscaler li consumi in modo intelligente. Non dimensiona né acquista nuovi commitments al posto del cliente. PerfectScale™ automatizza gli acquisti di AWS Savings Plans, AWS Database Savings Plans e CUD di Google Cloud con scaglionamento, rivalutazione oraria, opzioni di approvazione e guardrail sulla spesa.
Come gestisce PerfectScale™ i workloads Java e JVM?
PerfectScale™ rileva i container Java e utilizza il comportamento di heap, non-heap e garbage collection nelle sue raccomandazioni. Quando i parametri heap sono impostati esplicitamente, l'automazione non applica modifiche che li violerebbero, rischiando errori OOM della JVM.
Posso vedere i costi Kubernetes per cliente o per funzionalità?
Sì. PerfectScale™ utilizza il consumo a runtime per mappare i costi condivisi di Kubernetes, database, rete, GPU e AI sul cliente, la funzionalità, il team o l'agente che li ha generati. Il suo approccio basato su eBPF non dipende da un tagging completo.
PerfectScale™ è stato confrontato direttamente con CAST AI?
Sì. In una valutazione di otto mesi su GKE ed EKS, entrambe le piattaforme hanno prodotto risparmi simili; PerfectScale™ ha registrato zero problemi di resilienza in produzione ed è stato scelto per stabilità e basso overhead operativo. La valutazione ha misurato circa il 52% di costi infrastrutturali in meno, il 72% di sprechi in meno, il 30% di alert sulle prestazioni in meno e 72 ore di engineering risparmiate ogni mese.