PerfectScale™ vs. CAST AI

// SECURITY BOUNDARY

• PerfectScale™ エクスポーター読み取り専用のKubernetes RBACと、リーダー選出のための標準的なcoordination leaseのみ。
• CAST AI フル自動化ノードのプロビジョニング、ドレイン、終了のためのクラウドIAMおよびクラスター内権限が必要。
• コントロールプレーンの選択ノードのプロビジョニングを既存のオートスケーラーに残すか、CAST AIに委譲するか。

// RIGHTSIZING MODEL

• 30種類以上のリスクタイプレジリエンスに関する検出結果を、無駄やコストと同列に優先順位付け。
• ポリシー駆動のヘッドルームクラスターのデフォルト設定を、個々のworkload単位で上書き可能。
• リスク軽減を可視化リソース不足のworkloadsには、見せかけの削減額ではなく増強のレコメンデーションを提示。
• JVMを理解したサイジングPerfectScale™はJavaコンテナを自動検出し、ヒープ、非ヒープ、GCの挙動を分析。明示的に設定されたヒープパラメータに違反する変更は決して適用しません。コンテナメトリクスだけではJVM内部の挙動を捉えられず、これこそが汎用的なライトサイジングツールがJava workloadsでOOM killを引き起こす原因です。

// AUTOMATION SAFETY

• スケールアップは即時リソース不足のworkloadsには、ポリシーが許す限りすぐに容量を割り当て。
• スケールダウンは段階的にメンテナンスウィンドウと自動化頻度の制御により、削減を安全に管理。
• 自己修復ロールバックスケジュール不能なリソース変更は、直前の有効な構成に自動復帰。

// NODE STRATEGY

• CAST AI直接プロビジョニング、Evictorによる圧縮、Spotフォールバック。
• PerfectScale™正確なリクエスト設定に加え、Karpenter、Cluster Autoscaler、GCP Autopilotをネイティブサポート。
• Spot自動化混合インスタンスポリシーとフォールバックによるAWS Auto Scaling Groupの最適化。
• 判断のポイント完全に手放しのノード制御を取るか、既存のIAMとコントロールプレーンを維持するか。障害耐性のあるworkloadsで、ノード市場の管理をベンダーに任せたいチームにとって、CAST AIのSpotオーケストレーションは大きな強みです。

// EVALUATION RESULTS

• インフラコスト約52%削減段階的なGKE・EKS評価で計測された結果。
• リソースの無駄を約72%削減本番の安定性を損なうことなく、遊休割り当てを削減。
• パフォーマンスアラート約30%減ライトサイジングはコストだけでなく運用の健全性も改善。
• エンジニアリング工数を月約72時間削減導入後の自動化に必要な継続的な手間は最小限。

// COMMITMENT LAYER

• 数量PodFitとInfraFitがクラスターに必要なコンピュートを削減。
• 単価PerfectScale™が残りの利用分への割引適用を自動化。
• ガードレール支出上限、承認しきい値、ペーシング制御で財務部門が主導権を維持。

// UNIT ECONOMICS

• CAST AIの配賦クラスター、workload、namespace、ラベル、カスタムアロケーショングループ単位のKubernetesコスト。
• CAST AIのネットワーク可視化workloads、namespace、アベイラビリティゾーン横断のeBPFトラフィック・コストビュー。
• PerfectScale™のランタイム配賦ランタイム消費を顧客、機能、チーム、AIエージェントにマッピング。
• タグ付け不要共有クラスター、データベース、GPU、モデル呼び出しを、実際の利用状況に基づいて按分。

// COMMERCIAL MODEL

• PerfectScale™公開されたvCPU単位の料金ティアと、300 vCPUまで無料のCommunityティア。
• CAST AIモニタリングは無料。有償の自動化は、一般的に削減額とCPU使用量に連動した条件。
• Commitmentによる削減PerfectScale™の定額料金なら、追加の単価削減分はすべてお客様のものに。

// EVALUATION PATH

• Week 0CAST AIと並行して読み取り専用エクスポーターをインストール。クラスターには一切変更なし。
• Week 1リスク、無駄、JVMの検出結果をレビュー。非本番環境でworkload自動化を有効化。
• それ以降環境階層ごとに自社のペースで拡大。ノードの決定権は望む場所に残せます。

// PLATFORM DEPTH

• DoiT Cloud IntelligenceKubernetes、commitments、マルチクラウドコスト、ランタイムコスト配賦、データプラットフォーム、生成AIを1つのプラットフォームに。
• Forward Deployed Engineersクラウドの実務家が、アーキテクチャ、運用、FinOpsの成果を支援。
• CAST AIのフォーカス深いKubernetesノード自動化に加え、データベースとAIインフラ製品を展開。