Unevictable Pods blockieren Scale-down und Drain von Nodes und schränken so unbemerkt die Elastizität und das Einsparpotenzial Ihres Clusters ein. Jetzt per API sichtbar und behebbar.

Schöpfen Sie Ressourcen in Namespaces mit ResourceQuotas voll aus

Public API für Node-Auslastung, Effizienzdaten und Insights zur Infrastruktur-Optimierung

Finden Sie jeden Java-Workload im Cluster mit einem Klick – ganz ohne Labels

Zahlen in PerfectScale erscheinen jetzt genau so, wie man sie in Ihrem Land schreibt.

Finden und beheben Sie die Konfigurationen, die das Herunterskalieren von Nodes blockieren.

PerfectScale by DoiT liefert jetzt konkrete Empfehlungen, mit denen Sie Ihre Karpenter-NodePool-Konfiguration passgenau auf den realen Betrieb Ihrer Workloads ausrichten.

PerfectScale schafft jetzt Transparenz bei der Auslastung des GPU-Speichers – ein blinder Fleck weniger und mehr Sicherheit beim Betrieb Ihrer AI/ML-Workloads.

Weniger Wartungsaufwand, immer aktuelle Agents – mit dem PerfectScale Operator, einem Kubernetes Operator, der Installation und Upgrades sämtlicher PerfectScale-Komponenten übernimmt.

Sehen Sie auf einen Blick, welche Pods Ihre Nodes am Laufen halten und das Scale-down blockieren. Die neue Unevictable Pods-Ansicht in PerfectScale InfraFit macht diese workloads über alle Node Groups hinweg sichtbar – inklusive Ressourcenaufschlüsselung pro Node für CPU, Memory und GPU. In Kombination mit Node-Empfehlungen verbessern Sie das Bin-Packing, holen mehr aus Karpenter oder Cluster Autoscaler heraus und senken Ihre Kubernetes-Kosten.

Mit dem Query-Parameter "period" lässt sich das Zeitfenster für Workloads und deren Kostenanalyse-Daten gezielt eingrenzen

Nachvollziehen, warum Memory-Empfehlungen genau so ausfallen – jetzt mit zuschaltbarer Max-Memory-Linie und OOM-Kill-Markern direkt im ZoomIn-Chart.

Kubernetes-Workloads direkt über das PerfectScale-Webinterface automatisieren und verwalten

Wir haben das Statusmodell für die Workload-Automatisierung überarbeitet und die zugehörige User Experience verbessert.

Optimierungsrichtlinien können jetzt direkt über Kubernetes Custom Resources verwaltet werden — ergänzend oder alternativ zur Benutzeroberfläche. So erhalten Teams volle GitOps-basierte Kontrolle darüber, wie PerfectScale Ressourcen auf jeder Ebene der Cluster-Hierarchie empfiehlt.

Wir haben ein umfassendes Upgrade der Node-Empfehlungen in PerfectScale für K8s veröffentlicht — statt einer einzelnen "besten Wahl" bieten wir jetzt ein Erlebnis mit mehreren Vorschlägen, das Nutzern echte Entscheidungsfreiheit über ihre Infrastruktur gibt.

PerfectScale unterstützt jetzt die namespace-übergreifende Gruppierung für kurzlebige Workloads. Sie können Workloads aus mehreren Namespaces unter einem einzigen Ziel-Namespace mithilfe von Labels zusammenfassen und die Automatisierung zentral an einem Ort verwalten.