DoiT、PerfectScaleを買収:Kubernetesのコスト最適化をFinOps向けに高度化

DoiTでは、クラウドコスト最適化の限界を押し広げる方法を常に模索しています。本日、最先端のKubernetes最適化ソリューションであるPerfectScaleの買収を発表し、FinOps分野における重要なマイルストーンとなることを嬉しく思います。 コンテナ化されたワークロードにKubernetesオーケストレーションを採用する企業が増えるにつれ、コスト効率とパフォーマンスの管理はますます大きな課題となっています。PerfectScaleのテクノロジーを追加することで、DoiTの顧客は、比類のないレベルの自動化と財務的監視によって、これらの課題に正面から取り組むことができます。 なぜKubernetesなのか? Kubernetesはコンテナ化されたワークロードを管理するためのプラットフォームとして急速に普及しており、何千もの企業がその力を活用している。しかし、その複雑さはしばしば非効率的なリソース割り当てや不必要な支出につながります。DoiTでは、単純なコストの可視化にとどまらず、顧客が新しいアプリケーションの開発やビジネスの成長に集中できるよう、顧客に代わって行動を起こせる自律的なコスト最適化ソリューションの構築に注力してきました。 Kubernetesが当社の4,000社以上の顧客に共通するものになりつつある中、この分野で当社の能力を拡大することが次のステップとして自然であることは明らかでした。しかし、Kubernetesソリューションなら何でもいいというわけではありません。そこでPerfectScaleの登場です。 PerfectScaleのご紹介:Kubernetes最適化のゲームチェンジャー PerfectScaleは、AWS、Google Cloud、Azure、RedHatの各環境において、コスト効率と卓越した運用の両方を提供する自律的なKubernetes最適化ソリューションを構築するという大胆なビジョンを掲げ、2022年に設立されました。同社は、Paramount Picturesのような大企業の顧客を獲得し、GartnerからCool Vendorとして評価されるなど、瞬く間に人気を博しました。 このソリューションは、シームレスなオンボーディングエクスペリエンス、直感的なUI、およびKubernetes環境が最小限の人的介入で効率的に実行されるようにする強力な自律最適化エンジンを提供します。 PerfectScaleは、市場にある他のKubernetesソリューションとは異なる3つの重要な要素を備えています: 導入の容易さ:SaaS製品であるPerfectScaleは、単一のHelmコマンドで迅速に導入でき、お客様は数十クラスタを同時に最適化できます。 直感的な操作性:コスト削減のみに焦点を当てた他のツールとは異なり、PerfectScaleは、Kubernetesクラスタがパフォーマンス、回復力、および財務効率に最適化されるようにすることで、総合的なアプローチをとります。 卓越したROI:PerfectScaleの急速な成功は、Kubernetes環境に対する予測的な洞察と過去の洞察の両方を提供する能力に起因しており、企業はコストのかかる問題になる前に非効率性を特定することができます。 同プラットフォームの自動化機能は人的介入を最小限に抑え、DevOps、SRE、FinOpsの各チームがインフラストラクチャの複雑さに煩わされることなく、共有されたビジネス目標に沿って連携できるようにする。 これらの機能は、クラウドの複雑さを簡素化する実用的で自動化されたFinOpsソリューションを提供するというDoiTのミッションに完全に合致している。 DoiTのお客様にとっての意味 お客様にとって、この買収は画期的なことです。DoiT Cloud Intelligence™がすでに提供している価値に、PerfectScaleの自律的なKubernetes最適化を加えることで、手作業を増やすことなく、プロアクティブなコスト削減とパフォーマンス強化のレイヤーを追加することができます。 当社は常に、単なるコスト監視以上のものを提供することで、他のFinOpsプロバイダーとの差別化を図ってきました。多くのソリューションが可視性に重点を置いたり、1つのクラウドのみをサポートするのに対し、当社は自動化されたソリューション、実行可能な推奨事項、そしてマルチクラウド環境全体で最適化を実行するためのハンズオンサポートを提供することで、さらに一歩進んでいます。PerfectScaleでは、この自動化されたハンズオフの最適化アプローチをKubernetesクラスタにも拡大しています。 つまり、私たちの顧客はそうなる: Kubernetesの無駄をなくす 継続的かつ自律的な最適化

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