Depois que começou a rodar, quase não precisamos mexer nele.
Equipe de Platform Engineering, Empresa SaaS global
Comparativo de otimização de Kubernetes
PerfectScale™ vs. CAST AI
As duas plataformas automatizam a otimização de Kubernetes. A diferença está no que cada uma exige para fazer isso e no que cada uma otimiza.
A CAST AI assume o controle do provisionamento de nós no nível do provedor de nuvem e usa bin-packing e orquestração de Spot para buscar economias significativas na infraestrutura. Esse modelo é poderoso quando as equipes querem que um fornecedor gerencie seus nós e se sentem à vontade concedendo acesso de escrita permanente à conta de nuvem.
O PerfectScale™ começa em modo somente leitura e mantém o controle dos nós dentro do seu perímetro de IAM. Ele faz o right-sizing dos workloads com proteções que priorizam a estabilidade, permite mudanças in-place sem reiniciar pods, adiciona compra automatizada de commitments e atribui gastos compartilhados de infraestrutura e IA a clientes, funcionalidades e agentes, sem depender de tags.
Otimize o cluster sem entregar as chaves
Onde as plataformas realmente diferem — e onde o controle direto de nós da CAST AI continua sendo um ponto forte.
Somente leitura por padrão, sem credenciais de nuvem no agente
O PerfectScale™ observa os clusters por meio de permissões get, list e watch. Seu exporter não pode iniciar nem encerrar instâncias e não possui credenciais do provedor de nuvem. A CAST AI também começa com uma fase somente leitura, mas sua otimização de nós exige uma segunda fase com permissões de IAM cross-account para criar e destruir recursos de computação.
// PERÍMETRO DE SEGURANÇA
- Exporter do PerfectScale™RBAC do Kubernetes somente leitura, mais leases de coordenação padrão para eleição de líder.
- Automação completa da CAST AIPermissões de IAM na nuvem e no cluster para provisionar, drenar e encerrar nós.
- Escolha do plano de controleMantenha o provisionamento de nós no seu autoscaler ou delegue-o à CAST AI.
Estabilidade é um alvo de otimização, não uma restrição
O PerfectScale™ equilibra economia com sinais de resiliência, como OOM kills, throttling de CPU e subprovisionamento. O PodFit usa o histórico dos workloads e margens específicas por política, para que as equipes possam ajustar serviços de não produção, balanceados e de missão crítica de formas diferentes, em vez de aplicar uma única meta de economia para tudo.
// MODELO DE RIGHTSIZING
- Mais de 30 tipos de riscoAchados de resiliência são priorizados junto com desperdício e custo.
- Margem definida por políticaOs padrões do cluster podem ser sobrescritos para workloads individuais.
- Mitigação de risco visívelWorkloads subprovisionados geram uma recomendação de aumento, não uma economia artificial.
- Dimensionamento que entende a JVMO PerfectScale™ detecta contêineres Java automaticamente, analisa o comportamento de heap, non-heap e GC, e nunca aplica uma mudança que viole parâmetros de heap definidos explicitamente. Métricas apenas de contêiner não enxergam o que acontece dentro da JVM — é assim que rightsizers genéricos causam OOM kills em workloads Java.
Mudanças in-place e automação fail-safe reduzem interrupções
No Kubernetes 1.33+ com resize in-place habilitado, o PerfectScale™ pode atualizar CPU e memória sem reiniciar um pod. Ele aumenta recursos limitados imediatamente, reduz excessos gradualmente e reverte uma mudança se a nova solicitação deixar o workload impossível de agendar. A CAST AI também oferece rightsizing in-place, enquanto seu modelo mais amplo de economia usa eviction e remoção de nós para compactar o cluster.
// SEGURANÇA DA AUTOMAÇÃO
- Aumento imediatoWorkloads subprovisionados recebem capacidade assim que a política permite.
- Redução gradualJanelas de manutenção e controles de frequência da automação regem as reduções.
- Rollback com autocorreçãoMudanças de recursos que impedem o agendamento voltam à configuração válida anterior.
Mantenha a camada de nós padrão de mercado que você já escolheu
O PerfectScale™ melhora as solicitações dos workloads e analisa a configuração do Karpenter, do Cluster Autoscaler e do GCP Autopilot. As recomendações do InfraFit melhoram o bin-packing e a eficiência dos node pools enquanto o seu autoscaler atual continua sendo a autoridade. O PerfectScale™ também automatiza a adoção de Spot para Auto Scaling Groups da AWS, incluindo políticas de instâncias mistas e fallback para On-Demand, sem substituir o autoscaler de nós do Kubernetes. A CAST AI substitui a camada de nós pelo seu próprio provisionamento, compactação e controle de Spot. Isso pode servir para equipes que buscam terceirizar a gestão de nós, mas a integração baseada em padrões preserva mais portabilidade e controle.
// ESTRATÉGIA DE NÓS
- CAST AIProvisionamento direto, compactação via Evictor e fallback de Spot.
- PerfectScale™Solicitações precisas com suporte nativo para Karpenter, Cluster Autoscaler e GCP Autopilot.
- Automação de SpotOtimização de Auto Scaling Groups da AWS com políticas de instâncias mistas e fallback.
- A decisãoMáximo controle de nós sem intervenção versus manter seu IAM e plano de controle atuais. Para workloads tolerantes a falhas cujas equipes querem que um fornecedor gerencie o mercado de nós, a orquestração de Spot da CAST AI é uma vantagem relevante.
Comprovado frente a frente, não apenas no papel
Uma plataforma SaaS global rodando GKE e EKS em larga escala avaliou o PerfectScale™ e a CAST AI ao longo de oito meses, desde ambientes de não produção até o rollout completo em produção. As duas plataformas geraram economias de custo semelhantes. A decisão se resumiu à confiança em produção. O PerfectScale™ rodou toda a avaliação com zero problemas de resiliência em produção, exigiu esforço operacional mínimo após a implantação e automatizou com segurança em todos os níveis de ambiente.
// RESULTADOS DA AVALIAÇÃO
- ~52% de redução no custo de infraestruturaMedida durante a avaliação em fases no GKE e no EKS.
- ~72% de redução no desperdício de recursosMenos alocação ociosa sem comprometer a estabilidade em produção.
- ~30% menos alertas de performanceO rightsizing melhorou a saúde operacional, e não apenas o custo.
- ~72 horas de engenharia economizadas por mêsA automação exigiu esforço contínuo mínimo após a implantação.
O PerfectScale™ também otimiza a tarifa paga por cada nó
A CAST AI importa Reserved Instances, Savings Plans, CUDs e reservas de capacidade existentes para que seu autoscaler possa consumi-los com eficiência. O PerfectScale™ vai além, dimensionando e executando continuamente novas compras de AWS Savings Plans, AWS Database Savings Plans e CUDs do Google Cloud, com escalonamento (laddering), reavaliação a cada hora e aprovações opcionais.
// CAMADA DE COMMITMENTS
- QuantidadeO PodFit e o InfraFit reduzem a computação necessária no cluster.
- Preço unitárioO PerfectScale™ automatiza descontos sobre o uso restante.
- GuardrailsLimites de gastos, alçadas de aprovação e controles de ritmo mantêm o financeiro no comando.
Mapeie custos para clientes e funcionalidades, não só para namespaces
A CAST AI oferece uma alocação sólida de Kubernetes por cluster, workload, namespace, label e grupo de alocação. Seu agente Kvisor adiciona visibilidade de custo de rede baseada em eBPF entre workloads e zonas. O PerfectScale™ vai das dimensões de infraestrutura ao unit economics do negócio. Seu sensor eBPF leve observa o consumo em runtime e mapeia custos compartilhados de cluster, banco de dados, rede, GPU e IA para o cliente, a funcionalidade, a equipe ou o agente que os gerou. Essa abordagem de runtime não depende de tags.
// UNIT ECONOMICS
- Alocação da CAST AICusto de Kubernetes por cluster, workload, namespace, label e grupo de alocação personalizado.
- Visibilidade de rede da CAST AIVisões de tráfego e custo via eBPF entre workloads, namespaces e zonas de disponibilidade.
- Atribuição em runtime do PerfectScale™Consumo em runtime mapeado para clientes, funcionalidades, equipes e agentes de IA.
- Sem necessidade de tagsClusters, bancos de dados, GPUs e chamadas de modelos compartilhados são divididos pelo uso observado.
O preço fixo por vCPU mantém a economia alinhada
O PerfectScale™ publica um modelo por vCPU e inclui um plano Community gratuito para até 300 vCPUs mensais. A otimização paga da CAST AI é normalmente vendida por meio de taxas baseadas em economia e em CPU, com condições comerciais exatas variando conforme o contrato. Um modelo fixo mantém a fatura do fornecedor previsível à medida que a infraestrutura e as economias realizadas crescem.
// MODELO COMERCIAL
- PerfectScale™Faixas por vCPU publicadas e um plano Community gratuito de 300 vCPUs.
- CAST AIMonitoramento gratuito, com condições de automação paga normalmente atreladas a economia e uso de CPU.
- Economia com commitmentsO preço fixo do PerfectScale™ significa que as economias adicionais de tarifa ficam com o cliente.
Já usa a CAST AI? Não precisa removê-la para comparar
As plataformas operam em camadas diferentes, então a avaliação não traz risco de migração. Um padrão comum é manter a CAST AI gerenciando o provisionamento de nós enquanto o PerfectScale™ assume o rightsizing dos workloads, com o autoscaler de workloads da CAST AI desabilitado para evitar mudanças conflitantes. Você pode comparar resiliência e economia em workloads reais de produção antes de tomar qualquer decisão maior. Comece com o agente somente leitura: uma instalação via Helm, sem mudanças de IAM na nuvem, sem cartão de crédito, e análise de custo e resiliência em cerca de cinco minutos. Deixe-o observar por uma semana antes de habilitar a automação, para que as recomendações reflitam o uso real. O plano Community cobre até 300 vCPUs mensais gratuitamente.
// CAMINHO DE AVALIAÇÃO
- Semana 0Instale o exporter somente leitura junto com a CAST AI. Nada muda no cluster.
- Semana 1Revise os achados de risco, desperdício e JVM. Habilite a automação de workloads em não produção.
- DepoisExpanda por nível de ambiente no seu ritmo. As decisões sobre nós ficam onde você quiser.
Uma plataforma FinOps mais ampla e especialistas em nuvem por trás do produto
O PerfectScale™ faz parte do DoiT Cloud Intelligence, conectando a otimização de Kubernetes com alocação de custos multicloud, gestão de commitments, detecção de anomalias, atribuição de custos em runtime e custos de GenAI. Os Forward Deployed Engineers e consultores de FinOps da DoiT agregam expertise prática quando as equipes precisam de mais do que software. A CAST AI segue sendo uma plataforma focada em automação de Kubernetes, com suporte e customer success.
// PROFUNDIDADE DA PLATAFORMA
- DoiT Cloud IntelligenceKubernetes, commitments, custos multicloud, atribuição de custos em runtime, plataformas de dados e GenAI em uma só plataforma.
- Forward Deployed EngineersEspecialistas em nuvem apoiam arquitetura, operações e resultados de FinOps.
- Foco da CAST AIAutomação profunda de nós de Kubernetes, além de produtos de banco de dados e infraestrutura de IA.
atribuição de rede no Kubernetes
Coloque o nome de um cliente na sua fatura de rede do K8s
A rede costuma representar 20% ou mais dos gastos com Kubernetes — e é a parte que ninguém consegue explicar. Replicação entre AZs, tráfego entre clusters e egress via NAT aparecem como itens anônimos na fatura, porque não existe tag em um pacote.
O PerfectScale rastreia cada caminho de tráfego até o cliente e a funcionalidade por trás dele. Quando o custo entre AZs sobe 27%, você vê qual funcionalidade causou isso e com qual conta conversar, em vez de ratear a fatura entre todo mundo.
Um comparativo prático com base na documentação pública atual dos produtos e no modelo operacional de cada plataforma.
Uma linha para cada pergunta de quem põe a mão na massa
| Capability | PerfectScale™ | CAST AI |
|---|---|---|
| Arquitetura e permissões | ||
| Perfil padrão de observabilidade | Agente somente leitura Permissões get, list e watch do Kubernetes; sem credenciais de nuvem. | Fase 1 somente leitura O monitoramento inicial não modifica o cluster. |
| Acesso de escrita à conta de nuvem para rightsizing de workloads | Não é necessário A automação de workloads permanece dentro do RBAC do Kubernetes. | Necessário para automação de nós A Fase 2 usa permissões cross-account para criar e encerrar recursos de computação. |
| Abordagem de provisionamento de nós | Integração nativa com o autoscaler Funciona com Karpenter, Cluster Autoscaler e GCP Autopilot para preservar a flexibilidade. | Provisionamento gerenciado pela CAST Substitui o autoscaler padrão, drena workloads e remove nós. |
| Otimização de workloads e nós | ||
| Rightsizing de workloads | PodFit Recomendações e automação de CPU e memória orientadas por políticas. | Workload Autoscaler Rightsizing com controles de rollout gradual. |
| Rightsizing que considera a JVM | Detecção automática de Java Com a coleta de JVM habilitada, métricas de heap, non-heap e GC informam o dimensionamento; parâmetros explícitos de heap são respeitados. | Otimização de JVM quando habilitada Usa métricas de heap, non-heap, GC e threads via auto-instrumentação JMX ou Prometheus. |
| Resize in-place sem reinício de pod | Kubernetes 1.33+ | Compatível |
| Estratégia de nós | Baseada em padrões, com portabilidade O InfraFit melhora as configurações do Karpenter, do Cluster Autoscaler e do GCP Autopilot. | Controle de nós pelo fornecedor Usa o autoscaler e o Evictor da CAST AI para provisionamento e compactação. |
| Orquestração de Spot | Automação de Spot em ASG da AWS Configura políticas de instâncias mistas, provisiona Spot e faz fallback para On-Demand. | Spot automatizado com fallback Ideal para workloads tolerantes a interrupções. |
| Segurança da automação e resiliência | ||
| Estratégia de redução de recursos | Reduções graduais Workloads com recursos limitados recebem aumento imediato; o desperdício é removido gradualmente. | Rollout gradual Mudanças de rightsizing podem respeitar controles de disrupção. |
| Recuperação de mudanças que impedem o agendamento | Rollback automático Reverte para a solicitação válida anterior quando não há capacidade disponível. | Controles de agendamento e fallback A segurança se concentra na configuração de provisionamento e disrupção de workloads. |
| Análise de resiliência | Mais de 30 tipos de risco Inclui OOM, throttling de CPU e subprovisionamento. | Métricas de confiabilidade Inclui previsão de interrupção de Spot e sinais de saúde do cluster. |
| Commitments e otimização de tarifas | ||
| Compra automatizada de commitments | Execução com controle de risco Compras autônomas ou condicionadas a aprovação, com escalonamento e guardrails. | Não oferecido A CAST AI importa e consome commitments comprados em outro lugar. |
| Cobertura de commitments | AWS e Google Cloud Savings Plans, Database Savings Plans e CUDs do Google Cloud. | Commitments importados O autoscaling que considera commitments usa RIs, SPs, CUDs e reservas existentes. |
| Dimensionamento contínuo de commitments | Reavaliação a cada hora Dados de uso atualizados validam cada próximo passo de compra. | Estratégia de compra manual Dimensionar e comprar novos commitments continua sendo responsabilidade do cliente. |
| Relatórios de resultados de economia | ESR, utilização e cobertura | Utilização de commitments importados |
| Atribuição de custos e unit economics | ||
| Alocação de custos de Kubernetes | Dimensões de infraestrutura e runtime Visões por cluster e workload se estendem a cliente, funcionalidade, equipe e agente. | Allocation Groups Agrupa custos de Kubernetes por cluster, workload, namespace e label. |
| Custo por cliente e por funcionalidade | Atribuição em runtime Mapeia o consumo compartilhado para a entidade de negócio que o gerou, sem tags. | Grupos definidos por metadados A documentação pública concentra a alocação em namespaces e labels do Kubernetes. |
| Visibilidade de custos de rede | Atribuição por workload e por negócio Atribui egress e custos de rede compartilhados a workloads, clientes e funcionalidades. | Monitoramento eBPF do Kvisor Tráfego e custo por cluster, namespace, workload e zona de disponibilidade. |
| Unit economics de banco de dados, GPU e IA compartilhados | Cliente, funcionalidade e agente O uso observado em runtime conecta infraestrutura compartilhada e chamadas de modelos à demanda. | Visibilidade no nível de infraestrutura Os materiais públicos focam em custos de infraestrutura de Kubernetes, GPU e rede. |
| Observabilidade e governança | ||
| Visões multi-cluster de custo e desperdício | Custo, desperdício, ociosidade, risco e carbono | Custo por cluster, namespace e workload |
| Governança orientada por políticas | Políticas alinhadas a SLA/SLO Respeita LimitRange e ResourceQuota e registra cada revisão. | Políticas de otimização Inclui controles de workloads, grupos de alocação e relatórios organizacionais. |
| Integrações de fluxo de trabalho | Jira, Slack, Teams e Datadog | Alertas e integrações de plataforma |
| Preços e onboarding | ||
| Modelo de preços pago | Preço fixo por vCPU publicado | Condições comerciais variam Normalmente descritas como taxas baseadas em economia mais taxas por CPU. |
| Plano gratuito | Até 300 vCPUs mensais | Plano gratuito de monitoramento |
| Tempo até a visibilidade inicial | Cerca de cinco minutos Instalação única via Helm, sem configuração de IAM na nuvem. | Conexão rápida somente leitura A configuração de IAM na nuvem é adicionada para a automação de nós. |
| Plataforma e expertise | ||
| Cobertura de Kubernetes | EKS, GKE, AKS, OpenShift, KOPS, Rancher, on-prem | EKS, GKE, AKS, OCI e Anywhere |
| Plataforma FinOps mais ampla | DoiT Cloud Intelligence Custos multicloud, commitments, plataformas de dados e GenAI. | Portfólio centrado em Kubernetes Expandido com Database Optimizer e AI Enabler. |
| Expertise humana | Forward Deployed Engineers e consultoria de FinOps | Suporte e customer success |
Native capabilityPartial / preview / via integrationNot available
Guia de decisão
Qual plataforma é a certa para você?
Em avaliações nas quais as duas plataformas entregam economias semelhantes, os fatores decisivos costumam ser a estabilidade em produção, a carga operacional após a implantação e a confiança no roadmap.
Escolha a CAST AI quando
Você quer que um fornecedor gerencie totalmente o provisionamento de nós, o bin-packing e a orquestração de Spot; seus workloads toleram a movimentação e as interrupções resultantes; você gerencia as compras de commitments separadamente; e você se sente à vontade concedendo acesso de escrita permanente à conta de nuvem.
Escolha o PerfectScale™ quando
Você quer manter seu perímetro de IAM, priorizar a resiliência em produção, automatizar o rightsizing de workloads sem abrir mão do seu plano de controle de nós, gerenciar compras de commitments com guardrails e conectar os custos de Kubernetes ao unit economics mais amplo da DoiT.
What they say
O PerfectScale cortou 40% do nosso gasto total com EKS, e as automações cuidam do que antes tomava 20 horas por mês da nossa equipe. Agora usamos esse tempo em confiabilidade e performance, em vez de correr atrás de métricas de custo.
Caio Cristo, Diretor de Infraestrutura/SRE
O PerfectScale nos permitiu aumentar a capacidade sem aumentar o custo. Na prática, absorvemos 30% mais uso de graça.
Thomas Comtet, Senior Staff Engineer
Acreditei no produto na primeira vez que o vi. Ainda mostro para todo mundo. Foi a única solução que combinou automação inteligente com economia real de custos, sem colocar a performance em risco.
Joao Soares, Líder de Platform Engineering
O PerfectScale nos entregou de bandeja as respostas de que precisávamos. Os insights nos pouparam tempo e dinheiro.
Jason Berk, Operador de Plataforma
Frequently asked
questions
O PerfectScale™ é uma alternativa à CAST AI?
Sim. Ambos otimizam workloads de Kubernetes, mas o PerfectScale™ enfatiza o rightsizing com prioridade na estabilidade, mantendo o provisionamento de nós dentro do seu autoscaler e do seu perímetro de IAM atuais. O modelo de automação mais amplo da CAST AI gerencia diretamente a camada de nós.
O PerfectScale™ pode rodar junto com a CAST AI?
Sim. Mantenha a CAST AI gerenciando os nós enquanto o PerfectScale™ cuida do rightsizing dos workloads, com a otimização de workloads da CAST AI desabilitada para evitar mudanças conflitantes. Isso permite uma comparação em produção sem precisar remover e substituir a plataforma.
A CAST AI automatiza a compra de commitments de nuvem?
Não. A CAST AI pode importar Reserved Instances, Savings Plans, CUDs e reservas de capacidade, acompanhar sua utilização e fazer seu autoscaler consumi-los de forma inteligente. Ela não dimensiona nem compra novos commitments por você. O PerfectScale™ automatiza compras de AWS Savings Plans, AWS Database Savings Plans e CUDs do Google Cloud, com escalonamento, reavaliação a cada hora, opções de aprovação e guardrails de gastos.
Como o PerfectScale™ lida com workloads Java e JVM?
O PerfectScale™ detecta contêineres Java e usa o comportamento de heap, non-heap e garbage collection em suas recomendações. Quando os parâmetros de heap são definidos explicitamente, a automação não aplica uma mudança que os viole e coloque a JVM em risco de falhas por OOM.
Posso ver os custos de Kubernetes por cliente ou funcionalidade?
Sim. O PerfectScale™ usa o consumo em runtime para mapear custos compartilhados de Kubernetes, banco de dados, rede, GPU e IA para o cliente, a funcionalidade, a equipe ou o agente que os gerou. Sua abordagem baseada em eBPF não depende de tagging completo.
O PerfectScale™ já foi comparado diretamente com a CAST AI?
Sim. Em uma avaliação de oito meses em GKE e EKS, as duas plataformas geraram economias semelhantes; o PerfectScale™ registrou zero problemas de resiliência em produção e foi escolhido pela estabilidade e pela baixa carga operacional. A avaliação mediu cerca de 52% menos custo de infraestrutura, 72% menos desperdício, 30% menos alertas de performance e 72 horas de engenharia economizadas por mês.