PerfectScalePerfectScale
cast ai vs perfectscale

Warum sich Teams für PerfectScale statt Cast AI entscheiden

Optimierungstiefe, Risikokontrollen und messbare Performance-Ergebnisse im direkten Vergleich.

PerfectScale vs. Cast.ai im Vergleich

Was PerfectScale auszeichnet

  • Verantwortungsvolle Kostenoptimierung

    Eliminieren Sie ungenutzte Ressourcen, ohne die Stabilität und Performance Ihrer K8s-Umgebung zu gefährden.

  • Autonome K8s-Optimierung

    Ihre Umgebung wird mühelos und kontinuierlich auf optimale Performance und Kosteneffizienz abgestimmt.

  • Erweiterte Resilienz- und Performance-Optimierung

    Sofortige Erkennung und autonome Behebung von Under-Provisioning-Problemen, die zu Latenz und Evictions führen können.

Cast.ai: Automatisierte Cloud-Kostenoptimierung aus einer Hand

Cast.ai positioniert sich als umfassende Plattform zur Cloud-Kostenoptimierung mit Fokus auf Automatisierung und Einfachheit. Der Kernnutzen liegt in der Senkung der Kubernetes-Kosten durch Node-Right-Sizing, ergänzt um einige Basisfunktionen für das Right-Sizing von Workloads. Der starke Fokus auf Kostensenkung kann jedoch zu blinden Flecken führen, wenn es um die Optimierung von Umgebungen hinsichtlich Resilienz und Stabilität geht. Insgesamt setzt Cast.ai eher auf breit angelegte Strategien, während PerfectScale detaillierte, kontextbezogene Optimierungen liefert.

Funktionsvergleich

Die Unterschiede zwischen PerfectScale und Cast im Überblick.

OOTB unterstützte Cloud-Plattformen

  • AWS, Azure, GCP, RedHat OpenShift — PerfectScale: Ja | Cast: Ja
  • On-Prem oder KOps — PerfectScale: Ja | Cast: Ja

Transparenz über K8s-Kosten und -Auslastung

  • Workload-Transparenz und -Zuordnung — PerfectScale: Ja | Cast: Teilweise
  • Auslastungstransparenz auf Workload-Ebene — PerfectScale: Ja | Cast: Nein
  • Kostentransparenz und -zuordnung für ephemere Workloads — PerfectScale: Ja | Cast: Nein
  • Prognose verschwendeter Kosten pro Workload — PerfectScale: Ja | Cast: Nein
  • Einblick in die Code-Revisionshistorie — PerfectScale: Ja | Cast: Nein
  • Einblick in HPA-Details und Anzahl der Replicas — PerfectScale: Ja | Cast: Nein
  • Kosten und Zuordnung auf Node-Ebene — PerfectScale: Ja | Cast: Ja
  • Auslastungstransparenz auf Node-Ebene — PerfectScale: Ja | Cast: Nein
  • Unterstützung von Node-Gruppen — PerfectScale: Ja | Cast: Nein
  • Transparenz über ungenutzte Node-Kapazität — PerfectScale: Ja | Cast: Nein

Kostenoptimierung

  • Empfehlungen zur Kostenoptimierung — PerfectScale: Ja | Cast: Ja
  • Request-Empfehlungen: CPU und Memory — PerfectScale: Ja | Cast: Ja
  • Limit-Empfehlungen: CPU und Memory — PerfectScale: Ja | Cast: Nein
  • HPA-Optimierungsanalysen (Replica-Auslastung und zu niedrige Trigger-Konfigurationen) — PerfectScale: Ja | Cast: Nein
  • Individuelle Gruppierung ephemerer Workloads (Spark, AirFlow, Jobs, Runners etc.) — PerfectScale: Ja | Cast: Nein

Performance-Optimierung

  • Automatische Priorisierung von Resilienzrisiken — PerfectScale: Ja | Cast: Nein
  • Anpassbare Alerts bei Resilienzproblemen — PerfectScale: Ja | Cast: Nein
  • Problemerkennung und -behebung: OOM und CPU-Throttling — PerfectScale: Ja | Cast: Nein
  • Hinweise auf mutmaßliche Memory Leaks — PerfectScale: Ja | Cast: Nein
  • HPA-Performance-Analysen (Erreichen von Replica-Limits und riskante Trigger-Konfigurationen) — PerfectScale: Ja | Cast: Nein
  • Hinweise auf häufige Restarts und Evictions — PerfectScale: Ja | Cast: Nein

Automatisierung

  • Autonome Kostenoptimierung — PerfectScale: Ja | Cast: Ja
  • Autonome Behebung von Resilienzrisiken — PerfectScale: Ja | Cast: Nein
  • Berücksichtigt Code-Änderungen und HPA-Konfiguration — PerfectScale: Ja | Cast: Nein
  • Automatisierte GitOps-Aktionen — PerfectScale: Ja | Cast: Nein

Support und Administration

  • Globaler Support und Dokumentation — PerfectScale: Ja | Cast: Ja
  • SOC-2-konform — PerfectScale: Ja | Cast: Ja
  • Optimierungsspezialisten — PerfectScale: Ja | Cast: Ja
  • Niedrige Gesamtbetriebskosten (TCO) — PerfectScale: Ja | Cast: Nein
  • Multi-Faktor-Authentifizierung — PerfectScale: Ja | Cast: Nein

What they say

Stefanini

"Ohne PerfectScale by DoiT wüsste ich nicht, wie wir das stemmen sollten. Wir bräuchten doppelt so viele Leute in meinem Team, um den Überblick zu behalten. Mit PerfectScale können wir uns auf die strategischeren Themen konzentrieren."

David Adkins, Director of Software and Platform Engineering

OneFootball

PerfectScale by DoiT ist zu einem wichtigen Baustein dafür geworden, wie wir Kubernetes bei OneFootball im großen Maßstab optimieren. Unser Platform-Team bekommt damit die Transparenz, Automatisierung, Resilienz-Insights und Sicherheit, die wir brauchen, um Kosteneffizienz und Produktionsreife in Einklang zu bringen – gerade mit Blick auf große globale Fußballmomente wie die FIFA-Weltmeisterschaft 2026.

Andrea Benfatto, Platform/Cloud Runtime Engineering Manager

Luma Health

PerfectScale hat unsere gesamten EKS-Ausgaben um 40 % gesenkt, und die Automatisierungen erledigen das, wofür unser Team früher 20 Stunden im Monat gebraucht hat. Diese Zeit investieren wir jetzt in Zuverlässigkeit und Performance, statt Kostenkennzahlen hinterherzulaufen.

Caio Cristo, Director of Infrastructure/SRE

PlayHQ

Jeder Kunde hat individuelle Nutzungsmuster. Manuelle Ressourcenoptimierung ließ sich schlicht nicht skalieren – wir brauchten Automatisierung, damit jeder Kunde, unabhängig von seiner Größe, eine passend dimensionierte Infrastruktur bekommt, ohne die Kapazität unseres Teams zu binden.

Brad Quinn, Lead Platform Engineer, PlayHQ

SNCF

Mit PerfectScale konnten wir die Kapazität erhöhen, ohne dass die Kosten mitgewachsen sind. Wir haben faktisch 30 % mehr Nutzung zum Nulltarif bewältigt.

Thomas Comtet, Senior Staff Engineer, SNCF

Die Alleinstellungsmerkmale von PerfectScale

99,99 % K8s-Verfügbarkeit in einer Umgebung, die so schlank wie möglich läuft

Automatisierte Kosten- und Performance-Optimierung

Nimmt autonom die Feinabstimmung Ihrer K8s-Umgebung vor und integriert sich in GitOps.

Umfassendes Right-Sizing

Empfehlungen für Requests und Limits – unter Berücksichtigung von Nutzung und HPA.

Vollständige Transparenz

Intuitive Oberfläche mit prädiktiven Analysen für fundierte Optimierungsentscheidungen.

Ein einfacher Stateless Agent

Ein einziger, leichtgewichtiger Agent erfasst Metriken mit minimalem Overhead.

Resilienz ohne Kompromisse

Verhindert OOM, CPU-Throttling und Evictions – und reduziert gleichzeitig Verschwendung.

Keine Code-Änderungen

Funktioniert ohne Anpassungen an Helm Charts oder Neustarts Ihrer Anwendungen.

Frequently asked
questions

Bietet PerfectScale eine kostenlose Testphase an?

Ja! PerfectScale bietet eine kostenlose 30-tägige Testphase unserer Lösungen an – für alle Ihre Cluster. Jede Testphase beinhaltet eine kostenlose "Optimization Session", in der einer unserer technischen Spezialisten mit Ihnen Ihre Ergebnisse durchgeht und Ihnen Erkenntnisse liefert, mit denen Sie Ihren Optimierungsprozess effizienter gestalten können.

Ist PerfectScale SOC-2-konform?

Ja, die Sicherheit Ihrer Cluster-Daten hat für uns höchste Priorität, und wir sind SOC-II-Type-2-konform. Unseren SOC-II-Bericht stellen wir Kunden in einer aktiven Testphase auf Anfrage zur Verfügung.

Ist PerfectScale im AWS Marketplace verfügbar?

Ja, Sie können eine Testphase starten und Abonnement-Lizenzen direkt über den AWS Marketplace erwerben.

Muss Prometheus auf unseren Clustern installiert sein, um PerfectScale zu nutzen?

Nein, im Gegensatz zu anderen Optimierungslösungen benötigt PerfectScale kein Prometheus, um Einblicke in Ihre Umgebung zu liefern. Sie müssen lediglich einen einzelnen Stateless Agent installieren, der nur einen minimalen Footprint und geringen Wartungsaufwand erfordert.

Bietet PerfectScale Integrationen oder eine Open-API?

Ja, PerfectScale bietet OOTB-Integrationen mit Collaboration-Tools (wie Slack und MS Teams), Ticketing-Tools (wie JIRA), verschiedenen SSO-Lösungen und vielem mehr. Darüber hinaus verfügt PerfectScale über eine Open-API, die Kunden mit unserem Expert Plan zur Verfügung steht.

Cloud-Kosten senken, Spitzenperformance halten

In Minuten installiert – mit autonomen Optimierungsanalysen.