Visibilidade cristalina dos gastos com nuvem por workload e tenant
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- Tempo até os primeiros insights de custo após a instalação
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- Da instalação a relatórios avançados de custos
- Workload & tenant
- Granularidade da visibilidade de custos
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Uma revisão de infraestrutura feita pela DoiT migrou 80% dos nós on-demand para VMs preemptivas no Google Kubernetes Engine, liberando orçamento para evoluções em ML.

A Pace Revenue precisava otimizar os custos de infraestrutura no Google Cloud sem abrir mão do desempenho do seu motor de precificação baseado em machine learning. Com um time de TI enxuto, faltava tempo para colocar em prática as melhores práticas de nuvem, e havia a percepção de que existiam oportunidades de economia ainda não exploradas. Quando a COVID-19 chegou, reduzir os gastos com nuvem se tornou ainda mais crítico para o negócio.
A DoiT fez uma revisão completa da configuração do Google Cloud da Pace Revenue e identificou oportunidades de substituir os nós de computação on-demand por VMs preemptivas. O time colocou em prática as recomendações da DoiT para reorganizar a arquitetura com foco em resiliência, aproveitando as instâncias preemptivas de menor custo no Google Kubernetes Engine.
Não precisamos mais perder tempo entendendo como o Google Cloud funciona, porque a DoiT faz isso por nós. Somando a economia em computação, dá para usar esses recursos para deixar nosso algoritmo mais robusto e executá-lo com mais frequência. E isso impacta diretamente o resultado dos nossos clientes.
Matt Yule-Bennett, Chief Technology Officer
A Pace Revenue oferece um software com machine learning que automatiza decisões de precificação em hotéis para maximizar a receita. O software usa algoritmos para definir as melhores diárias com base em variações de demanda e fatores de mercado, aumentando a receita dos hotéis em 10%, em média. Fundada em 2017, a empresa atende clientes do setor de hospitalidade com visão de futuro, que confiam na tecnologia para tomar decisões de precificação críticas para o negócio.
A Pace Revenue roda algoritmos complexos de machine learning no Google Cloud para processar continuamente dados de sistemas de gestão hoteleira. Com um time de TI enxuto, era preciso escalar a infraestrutura com eficiência sem perder o foco na inovação do produto. Sem tempo para implementar as melhores práticas de nuvem, o time desconfiava que havia economia inexplorada em seu stack. Quando a COVID-19 chegou, reduzir os gastos com nuvem se tornou ainda mais urgente para a sustentabilidade do negócio.
Matt Yule-Bennett buscava um parceiro que oferecesse expertise em nuvem de forma sustentável e a um custo acessível. O modelo de negócios da DoiT chamou a atenção porque consultoria e suporte técnico já vêm inclusos, sem custo adicional, na contratação de serviços de nuvem pela empresa. O time foi além do esperado desde o início, com suporte ágil e demonstrando profundo conhecimento em nuvem.
A DoiT conduziu uma revisão completa da configuração do Google Cloud da Pace Revenue e identificou grandes oportunidades de economia. A principal recomendação foi migrar workloads dos nós de computação on-demand para VMs preemptivas no Google Kubernetes Engine. A DoiT mostrou ao time como reorganizar a arquitetura para garantir resiliência, aproveitando essas instâncias de menor custo, que operam a 20% do preço regular.
O time da Pace Revenue colocou em prática todas as mudanças de infraestrutura sugeridas em menos de uma semana. Ao trocar 80% dos nós on-demand por VMs preemptivas, cortou pela metade a conta de computação quase de imediato. Isso representou uma redução de mais de 50% nos custos totais de computação com esforço mínimo, liberando recursos para evoluir o algoritmo e rodá-lo com mais frequência.
Além da economia, a Pace Revenue passou a contar com acesso direto a especialistas em engenharia de nuvem para qualquer desafio. A parceria permitiu ao time construir uma nova plataforma de analytics com Google BigQuery, ajudando operadores hoteleiros a visualizar dados e tomar decisões melhores. Com o suporte contínuo da DoiT, o time enxuto de TI pode focar em inovação e se manter na vanguarda da tecnologia em nuvem.
Conheça como o Cloud Intelligence™ ajuda times a melhorar visibilidade, governança e unit economics em ambientes de nuvem.
Attribute™'s platform is truly unique. We now have crystal-clear visibility into our cloud spend at the workload and tenant level, and that insight has already led to actionable savings and powerful insights as we further scale our service.
Paul White, VP of Engineering, Shasta Cloud
We have worked with DoiT for many years, and there has been an increasing number of capabilities and features in DoiT Cloud Intelligence. We've embedded features such as Cloud Analytics and Reports in our own FinOps processes, it's become core to what we do.
Martin Lee, Director of Operations
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.
Jonathan Langer, COO, Claroty
Attribute™ simplified tracking customer costs in our multi-tenant environments. Customer cost measurement is now clear and standardized, and finance gets the business context they need. Integration was quick and required no changes.
Kfir Lippmann, CFO, Salt Security
Attribute™ translates complex cloud bills into actionable, business-centric insights that empower our engineering teams to take true ownership of their costs.
Balamurugan Mohandossgandhi, Head of IT and Infrastructure, PropertyGuru
This has let us get a better idea of what our cost of goods sold really is. It's not every day you come across something that delivers value as quickly as yours did for us. I was seeing useful insights inside the POC, and we had only deployed it to a couple of real clusters.
Jason Moore, Principal DevOps Engineer, Accrete AI
Eliminating the need to tag thousands of resources has freed up my team and we've invested our efforts in enhancing our platform significantly.
Ziv Sivan, VP of Engineering
PerfectScale by DoiT has become an important part of how we optimize Kubernetes at scale at OneFootball. It gives our platform team the visibility, automation, resiliency insights, and confidence we need to balance cost efficiency with production readiness, especially as we prepare for major global football moments like the 2026 FIFA World Cup.
Andrea Benfatto, Platform/Cloud Runtime Engineering Manager
Cloudflow's new RDS End of Life alerts have allowed us to be more proactive on keeping our database instances up-to-date. The new solution gives us internal visibility ahead of time so that we can prepare for upgrades, instead of having to upgrade under pressure while incurring extended support costs.
Jon Fairbanks, Site Reliability Engineering Manager
PerfectScale cut 40% off our total EKS spend, and the automations handle what used to take our team 20 hours a month. Now we spend that time on reliability and performance instead of chasing cost metrics.
Caio Cristo, Director of Infrastructure/SRE
Let us show you what ships this week.