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
A Cloudability ajudou a inventar o FinOps. Praticar FinOps ainda significa que alguém precisa botar a mão na massa para corrigir.
A IBM Cloudability — carro-chefe da Apptio, comprada pela IBM em 2023 — tem currículo de sobra: a Apptio fundou a FinOps Foundation, o Business Mappings virou referência em chargeback corporativo, e a Gartner colocou a IBM como líder do Magic Quadrant de 2025 para gestão financeira de nuvem. Em alocação, orçamento e relatórios com padrão de área financeira, é peso pesado.
O Cloud Intelligence™ vai adiante e entra na execução — uma única plataforma, com preço fixo. O Composer diz o que corrigir, o CloudFlow faz a correção, o PerfectScale cuida do right-sizing autônomo de Kubernetes e data warehouses, o PerfectScale for Commitments escalona Savings Plans e CUDs entre AWS e GCP, e a atribuição em runtime mapeia cada dólar ao cliente que o gerou — sem tagging, sem fila de tickets e sem taxa sobre percentual do gasto.
Onde as duas plataformas de fato se diferenciam — e onde a Cloudability continua fazendo jus à sua reputação. Buscamos ser precisos nos dois lados.
O Business Mappings da Cloudability é o motor de alocação mais maduro do FinOps corporativo: uma linguagem declarativa de regras que classifica custos por unidades de negócio, aplicações e centros de custo, alimentada pelos dados do CMDB do ServiceNow se você quiser uma única fonte da verdade. Para chargeback com padrão financeiro em um ambiente bem governado, é a incumbente por bons motivos. Mas um motor de regras só funciona com os metadados que recebe. Um cluster K8s multi-tenant tem um único conjunto de tags. Uma GPU compartilhada atendendo cinquenta clientes tem um único conjunto de tags. Egress, NAT, cross-AZ — nada disso é sequer taggável. A Gartner estima que a alocação em nível unitário via tags cobre cerca de 43% do custo de nuvem. Os 57% restantes são exatamente o gasto sobre o qual o financeiro fica perguntando. A atribuição em runtime é uma capacidade nativa do Cloud Intelligence™. Um sensor leve em nível de kernel (eBPF) observa tráfego e consumo de recursos direto no host e reconstrói qual cliente acessou qual endpoint de inferência, qual job de qual time consumiu qual GPU-hora e qual workload gerou quais bytes de egress.
Atribuição de custo em runtime, sem tagging
O fluxo de otimização da Cloudability é honesto quanto ao próprio modelo: o motor de rightsizing (com recomendações "avançadas" powered by Turbonomic no tier Premium) alimenta políticas que abrem automaticamente issues no Jira ou requests no ServiceNow, e uma visão de ROI de Rightsizing acompanha quais tickets foram executados e qual economia foi realizada. Como pipeline de recomendação para ticket, é o mais bem construído do mercado. Ainda é um pipeline de tickets. A recomendação cai na fila de um engenheiro, e a fila é exatamente onde a economia de nuvem envelhece. Existe execução automatizada nas pontas — encerrar recursos órfãos, parar instâncias em horários programados — mas o loop principal de otimização termina no ITSM. O CloudFlow é uma camada de execução. Visual onde precisa ser, extensível por código quando o caso pede, com segurança de rollback e mais de 40 templates de produção. E as mais de 800 receitas do Composer vêm com um editor de políticas: escreva as suas em cima dos seus próprios dados, simule contra períodos históricos e depois aplique em produção. O achado vira a ação, e não um ticket sobre a ação.
// CloudFlows em produção hoje
O planejamento e os relatórios de commitments da Cloudability são realmente fortes — cobertura, utilização, amortização e modelagem de compras em que os times financeiros confiam. E o módulo Savings Automation (vindo da aquisição da Cloudwiry) de fato automatiza a gestão de Reserved Instances da AWS, com estratégias de reserva com flexibilidade de prazo que a compra manual não consegue igualar. A pegadinha está no escopo: a automação se concentra em RIs da AWS. Savings Plans, Azure e commitments do GCP ganham recomendações e ferramentas de planejamento — a decisão de compra e a execução ficam com você. O PerfectScale for Commitments toma a decisão de compra entre nuvens. Análise de uso horário em janelas móveis. Compras escalonadas entre AWS Savings Plans, Database Savings Plans e CUDs do GCP. Limites de aprovação, tetos de gasto, controles de ritmo. Totalmente autônomo ou com aprovação — incluído no preço fixo.
// O escopo dos commitments
A IBM comprou o Kubecost em 2024, e o add-on Advanced Containers da Cloudability agora é powered by Kubecost: alocação granular por cluster, namespace e workload, recomendações de rightsizing de containers e pontuação de eficiência. Telemetria sólida, com forte linhagem open-source. Duas ressalvas. É um add-on — a profundidade em containers custa a mais em cima de uma plataforma já precificada como percentual do seu gasto. E o loop continua terminando em recomendações que viram tickets; o rightsizing contínuo de requests e limits segue sendo tarefa recorrente dos seus engenheiros. O PerfectScale for Kubernetes fecha o loop na plataforma base. Rightsizing autônomo com consciência de workload em nível de pod e container, uso de GPU rastreado à parte, guardrails que priorizam estabilidade por ambiente. Clientes costumam ver reduções de 30% a 50% no custo de K8s.
// Divisão de capacidades em K8s
O Cloudability Governance (2025) trouxe visibilidade sobre gasto com IA e GPU — um reconhecimento honesto de que IA é a linha que mais cresce na fatura. Combinado com unit economics e business mappings, ele mostra quanto suas iniciativas de IA custam. O que ele não faz é diminuir esse número. Não há auditoria de pipelines de inferência, nem rightsizing de modelos ou GPUs, nem atribuição por cliente do gasto com IA em infraestrutura compartilhada. Plataformas de dados seguem o mesmo padrão: visibilidade de custo, sem otimização em nível de warehouse. O Cloud Intelligence™ trata os dois como superfícies de otimização. O GenAI Intelligence acompanha 9 provedores de IA e modelos customizados — por cliente, por feature, por unidade —, enquanto o PerfectScale GenAI audita pipelines de inferência em busca de desperdício, e as receitas do Composer cobrem efetividade de cache do Bedrock com caminhos de remediação. O PerfectScale for Snowflake automatiza rightsizing de warehouse, suspensão em ociosidade e eficiência de queries, com prévia do impacto de custo antes do commit.
// O que de fato é diferente
Olhe de perto para a história de execução da IBM: ela foi montada a partir de aquisições, cada uma com seu próprio SKU. Cloudability para visibilidade, Turbonomic para recomendações avançadas de rightsizing, Kubecost para containers, Cloudwiry para automação de RIs da AWS, e engajamentos de IBM Consulting para costurar o fluxo. Cada peça tem credibilidade. O conjunto é um exercício de licenciamento — tiers com trava de features (Essentials, Standard, Premium, Financial Planning), add-ons e taxas de excedente por unidade se somam sobre a base cobrada como percentual do gasto. O Cloud Intelligence™ entrega visibilidade, alocação, detecção de anomalias, recomendações do Composer, execução via CloudFlow, otimização de workload via PerfectScale e automação de commitments em uma única plataforma, com preço fixo. E, em vez de um statement of work de consultoria, a DoiT inclui Forward Deployed Engineers — engenheiros que escrevem código no seu ambiente: revisões de arquitetura, tuning de K8s, auditorias de inferência, on-call quando a produção quebra.
// O stack que você de fato licencia
A Cloudability cobra como percentual do gasto que gerencia — cerca de 3,0% em US$ 1M de gasto anual em nuvem, caindo para ~2,2% em US$ 6M segundo os tiers do AWS Marketplace —, em contratos anuais, com taxas de excedente por unidade quando você ultrapassa o teto de gasto contratado (US$ 1.650 a US$ 4.410 por unidade, dependendo do tier). Análises independentes indicam que raramente compensa abaixo de ~US$ 3M em gasto anual, e clientes de referência relataram aumentos de 15% a 35% na renovação depois da aquisição pela IBM. O problema estrutural não é um número específico. É que a taxa está atrelada à sua fatura, e não ao seu resultado: gasta mais, paga mais — a economia se materializando ou não. A DoiT é plana: preço de plataforma que não escala com sua fatura, ou incluído no procurement multi-cloud — a DoiT revende AWS, GCP e Azure sem markup, e a consolidação muitas vezes paga a plataforma sozinha. Sem percentual sobre o gasto. Sem percentual sobre a economia. Sem medidor de excedente.
// Modelo comercial
Sem categorias de marketing. As perguntas que quem trabalha com FinOps de fato faz na hora de avaliar. Baseadas em documentação pública dos dois lados.
| Capability | Cloud Intelligence™ | Cloudability |
|---|---|---|
| // Atribuição & alocação | ||
| Alocação de custo em multi-cloud, K8s, plataformas de dados e IA | Nativo Pronto para uso, multi-método: % de uso, utilização, rateio de custos compartilhados. | Business Mappings Motor de regras declarativas com integração ServiceNow/CMDB; a referência em chargeback corporativo. |
| Atribuição de custo sem tags / em runtime | Nativo Telemetria em nível de kernel (eBPF). Sem tagging nem regras de mapeamento. | Apenas baseado em regras Business Mappings inferem a partir de tags e metadados; não observam tráfego em runtime. |
| COGS por cliente sem tagging | Nativo Observação de identificadores de cliente no fluxo de requisições em runtime. | Via mappings + unit economics Exige regras escritas e metadados identificáveis. |
| Atribuição de custo de rede (egress, NAT, cross-AZ) por workload | Nativo Atribuição por workload a partir do tráfego observado em runtime. | Agregado / inferido por tag |
| // Otimização de workload | ||
| Alocação de custo em K8s (pod / namespace / cluster) | Nativo | Powered by Kubecost Add-on Advanced Containers (custo adicional). |
| Rightsizing autônomo de K8s (pod, container, GPU) | PerfectScale Consciente do workload, prioriza estabilidade, execução autônoma. Redução típica de 30% a 50%. | Recomendações Recomendações de sizing de containers do Kubecost roteadas para tickets; sem execução autônoma. |
| Otimização de Snowflake (warehouse + query + ociosidade) | PerfectScale for Snowflake Rightsizing automatizado, suspensão em ociosidade, eficiência de queries. | Visibilidade de custo Sem rightsizing de warehouse nem tuning de queries. |
| Otimização de Databricks | Visibilidade, Insights & Otimização | Visibilidade de custo |
| Visibilidade de custo de IA / LLM | 9 provedores de IA & modelos customizados por cliente, por feature, por unidade | Cloudability Governance Visibilidade de gasto com IA & GPU (2025); sem atribuição por cliente. |
| Otimização de workloads de IA (inferência, GPU, seleção de modelo) | PerfectScale GenAI + Composer | Apenas visibilidade |
| // Commitments & otimização de preço | ||
| Compra autônoma de commitments — cobertura de nuvens | AWS + GCP SPs, DBSPs e CUDs do Compute Engine. Escalonados, validados por uso horário, autônomos ou com aprovação. | Apenas RIs da AWS Savings Automation (ex-Cloudwiry) automatiza a gestão de RIs da AWS. Savings Plans, Azure, GCP: apenas recomendações e planejamento. |
| Modelagem de commitments & relatórios de amortização | Unificado, multi-cloud | Suíte de planejamento de RI/SP Cobertura, utilização e relatórios de amortização maduros. |
| Custo da automação de commitments | Incluído Preço fixo de plataforma. 0% da economia cobrado como taxa. | Restrito por tier/add-on Em uma plataforma cobrada a ~2,2% a 3% do gasto gerenciado, com excedentes por unidade. |
| // Inteligência & automação | ||
| Detecção de anomalias | Em tempo real, com contexto de topologia | Baseada em ML Alertas por e-mail e Slack. |
| Motor de recomendações curadas | Composer — mais de 800 receitas Com editor de políticas customizadas + simulação histórica. | Motor de rightsizing Básico + recomendações avançadas powered by Turbonomic (tier Premium). |
| Autoria de políticas customizadas com simulação histórica | Nativo Escreva, simule contra o histórico e aplique. | Políticas por threshold → tickets Gatilhos por threshold de economia para Jira/ServiceNow; sem simulação histórica. |
| Assistente de IA agentiva | FinOps AI | Não disponível |
| Servidor MCP para acesso de LLMs aos dados de custo | Nativo | Não disponível |
| Automação / remediação em nível de infraestrutura | CloudFlow Executa mudanças hoje. Visual + código, mais de 40 templates, segurança de rollback. | Automação nas pontas Encerramento de recursos órfãos, parking de recursos; otimizações centrais são roteadas para tickets no ITSM. |
| Grafo de arquitetura / recursos com overlay de custo | Cloud Diagrams Topologia ao vivo com overlays de custo + performance. | Não disponível |
| // Integrações | ||
| Ingestão de fontes de custo / dados de billing | Cobertura ampla AWS, GCP, Azure, K8s, Snowflake, Databricks, BigQuery, Datadog, MongoDB, OpenAI, Anthropic e outros. | Ampla cobertura de nuvens AWS, Azure, GCP, OCI, IBM Cloud, K8s, ambientes on-prem. |
| Integrações com ticketing & work-tracking | Jira, Asana, GitHub Issues | Jira, ServiceNow Automação profunda de tickets guiada por políticas, com rastreamento de ROI. |
| Integrações de comunicação | Slack, Teams, Discord, Gmail | Slack, e-mail |
| Integrações com incident management | PagerDuty | Não disponível |
| Automação geral de fluxos de trabalho | Zapier (mais de 2.000 apps) + APIs da plataforma | APIs Sem fan-out de automação em nível de app. |
| // Procurement, preço & especialistas | ||
| Procurement / billing multi-cloud | Procurement de nuvem opcional, sem markup AWS / GCP / Azure. Acesso à plataforma incluído. | Apenas plataforma |
| Modelo de preço | Fixo / incluído Sem taxas sobre percentual de gasto em lugar nenhum. | % do gasto gerenciado ~2,2% a 3% em contratos anuais; taxas de excedente por unidade (US$ 1.650 a US$ 4.410) acima do teto contratado. |
| Expertise inclusa | Forward Deployed Engineers Escrevem código no seu ambiente. Tuning de K8s, auditorias de inferência, resposta a incidentes. | IBM Consulting Implementação e FinOps gerenciado vendidos como engajamentos separados. |
| Tempo até a primeira economia realizada | Dias Receitas prontas disparam já na conexão; os motores de execução agem em cima delas. | Semanas a meses; você implementa Primeiro o setup de mapeamentos/relatórios; recomendações exigem trabalho de engenharia para virarem economia (exceto RIs da AWS). |
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
Sim. A IBM Cloudability é uma plataforma de FinOps corporativa centrada em visibilidade, alocação e planejamento financeiro — Business Mappings para chargeback, orçamentos e previsões, detecção de anomalias, recomendações de rightsizing e planejamento de commitments. O Cloud Intelligence™ cobre esse terreno e vai adiante, entrando na execução: remediação de infraestrutura (CloudFlow), otimização autônoma de workloads (PerfectScale for Kubernetes e Snowflake), automação de commitments entre AWS e GCP (PerfectScale for Commitments), atribuição de custo em runtime sem tagging e Forward Deployed Engineers inclusos na plataforma.
Onde o loop se fecha. O fluxo de otimização da Cloudability termina em um ticket — o motor de políticas abre requests no Jira ou no ServiceNow a partir de recomendações de rightsizing, e seus engenheiros fazem a implementação. A DoiT fecha o loop dentro da plataforma: o CloudFlow executa mudanças de infraestrutura, o PerfectScale faz rightsizing autônomo de workloads e os commitments são comprados automaticamente entre AWS e GCP. O preço segue a mesma divisão: a Cloudability cobra um percentual do gasto que gerencia; a DoiT tem preço fixo.
A Apptio (matriz da Cloudability) foi comprada pela IBM em 2023 por cerca de US$ 4,6 bilhões, e a IBM seguiu investindo: o Kubecost foi adquirido em 2024 e agora sustenta o add-on Advanced Containers, e em 2025 veio o Cloudability Governance, para visibilidade de gasto com IA e GPU. A IBM foi posicionada como líder no Magic Quadrant da Gartner de 2025 para Cloud Financial Management Tools. Do outro lado, segundo clientes de referência: o preço de renovação endureceu depois da aquisição, com aumentos de 15% a 35% relatados em 2025, e capacidades avançadas estão cada vez mais atrás de tiers e SKUs de add-on.
Em parte, e com foco em Reserved Instances da AWS. O módulo Savings Automation (vindo da aquisição da Cloudwiry) automatiza a gestão de RIs da AWS, incluindo estratégias de reserva com flexibilidade de prazo. Savings Plans, Azure e commitments do GCP ganham recomendações e ferramentas de planejamento — a execução é manual. O PerfectScale for Commitments escalona Savings Plans, Database Savings Plans e CUDs do Compute Engine entre AWS e GCP — autônomo ou com aprovação, validado continuamente contra o uso horário — incluído no preço fixo.
A Cloudability cobra como percentual do gasto de nuvem que gerencia, em contratos anuais: cerca de US$ 30.000/ano para até US$ 1M de gasto (~3,0%), caindo para ~2,2% em US$ 6M, segundo os tiers no AWS Marketplace. Ultrapassar o teto contratado dispara taxas de excedente por unidade (US$ 1.650 a US$ 4.410, dependendo do tier), e análises independentes sugerem que a plataforma raramente compensa abaixo de ~US$ 3M em gasto anual de nuvem. A DoiT é plana: preço de plataforma que não escala com sua fatura, ou incluído no procurement multi-cloud — a DoiT revende AWS, GCP e Azure sem markup, e muitos times descobrem que a consolidação praticamente paga a plataforma.
A história de containers da Cloudability é powered by Kubecost (a IBM comprou o Kubecost em 2024): o add-on Advanced Containers oferece alocação granular por cluster, namespace e workload, além de recomendações de rightsizing de containers. É um add-on com custo adicional, e as recomendações são roteadas para tickets em vez de executadas. O PerfectScale for Kubernetes executa rightsizing autônomo, consciente do workload, em nível de pod e container, com rastreamento de GPU e guardrails que priorizam estabilidade, na plataforma base. Clientes costumam ver reduções de 30% a 50% no custo de K8s.
Nas pontas. A Cloudability consegue encerrar automaticamente recursos órfãos e parar instâncias em horários programados, e o motor de políticas cria automaticamente issues no Jira ou requests no ServiceNow a partir de recomendações de rightsizing — com uma visão de ROI de Rightsizing acompanhando a economia realizada. O loop principal de otimização ainda termina em uma fila humana. O DoiT CloudFlow é uma camada de execução completa — visual e extensível por código, mais de 40 templates de produção, segurança de rollback — que transforma os achados do Composer em mudanças executadas.
Com a DoiT, sim. A atribuição de custo em runtime no Cloud Intelligence™ usa telemetria em nível de kernel (eBPF) para observar o tráfego e o consumo de recursos reais, mapeando cada dólar ao cliente, feature, time ou agente de IA que o gerou — sem tagging. O Business Mappings da Cloudability é a alternativa corporativa clássica: um motor de regras declarativas sobre tags, metadados e dados de CMDB. Funciona muito bem onde os metadados são disciplinados, mas clusters compartilhados, GPUs compartilhadas e endpoints multi-tenant continuam opacos, porque os metadados não carregam a resposta.
O Cloudability Governance (2025) trouxe visibilidade de gasto com IA e GPU, encaixando custos de IA no framework de alocação e unit economics — realmente útil para reportar quanto suas iniciativas de IA custam. A DoiT vai além do relatório: o GenAI Intelligence acompanha 9 provedores de IA e modelos customizados por cliente, por feature, por unidade; o PerfectScale GenAI audita pipelines de inferência em busca de desperdício (redução de tokens, seleção de modelo, rightsizing de GPU); e a atribuição em runtime conecta o gasto de IA em infraestrutura compartilhada ao cliente ou feature que o gerou — algo que a alocação por tag e por regra não enxerga.
Hoje, não como capacidade de produto — os investimentos da Cloudability em 2025 foram em governança de gasto com IA (visibilidade sobre seus custos de IA), e não em um assistente agentivo sobre os próprios dados. A DoiT entrega o FinOps AI, um assistente agentivo, além de um servidor MCP para você consultar seus dados de custo a partir do Claude, ChatGPT ou qualquer cliente LLM — conectado a motores de execução que rodam a correção, não apenas a descrevem.
Em grandes corporações cujo centro de gravidade é a gestão financeira: chargeback maduro em estruturas organizacionais complexas via Business Mappings, governança de alocação guiada por ServiceNow/CMDB, planejamento financeiro de nuvem atrelado a práticas mais amplas de TBM da IBM/Apptio (ApptioOne) e organizações que já investiram no relacionamento com a IBM Consulting. Se sua prática de FinOps é principalmente alocação, orçamento e relatórios com padrão financeiro — e a engenharia é dona da implementação via fluxos no ITSM — a Cloudability é uma incumbente crível e reconhecida pela Gartner. A aderência enfraquece quando você precisa de execução autônoma, automação de commitments multi-cloud, otimização de plataformas de dados ou de IA, atribuição por cliente em infraestrutura compartilhada ou preço desatrelado da sua fatura de nuvem.