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Wie ein Startup für KI-gestützte Steuersoftware seine AKS-Cluster per Right-Sizing optimierte, überdimensionierte Node Pools abschaltete und Tausende Dollar pro Monat einsparte
Nach der Ausgründung aus einem Großunternehmen übernahm K1x mehrere Kubernetes-Cluster – jedoch keines der Teammitglieder, die sie ursprünglich betrieben hatten. Lead Platform Operator Jason Berk stellte eine erhebliche Überdimensionierung fest: Node Pools liefen mit einer Mindestskalierung, die zwei- bis dreimal höher war als nötig, bei einer Ressourcenauslastung von unter 10 %. Workloads waren ohne Ausrichtung an Best Practices deployt, teure compute-optimierte Nodes wurden unnötig eingesetzt, und die Observability war begrenzt – Prometheus lieferte zwar Rohmetriken, aber keine verwertbaren Erkenntnisse. Die Optimierung glich "der Suche nach der Nadel im Heuhaufen".
Statt stundenlang manuell herauszufinden, was und wie gemessen werden sollte, setzte Berk auf PerfectScale – und erhielt sofort umsetzbare Empfehlungen zur Kubernetes-Optimierung. PerfectScale schaffte Transparenz auf Node-Ebene, identifizierte ungenutzte Ressourcen, optimierte die CPU- und Speicherzuweisung der Workloads per Right-Sizing, deckte Memory Leaks und andere kritische Probleme auf und automatisierte das Tuning – so konnte sich Berk auf strategische Prioritäten konzentrieren und Kubernetes mit einem kleineren Team managen.
PerfectScale hat uns die Antworten, die wir brauchten, auf dem Silbertablett serviert. Die Erkenntnisse haben uns Zeit und Geld gespart.
Jason Berk, Platform Operator, K1x
K1x ist ein wachstumsstarker Anbieter KI-gestützter Steuersoftware mit Sitz in New Jersey, der aus einem Großunternehmen ausgegründet wurde, um seine innovativen Steuerlösungen skalierbar auf den Markt zu bringen. Zum Tech-Stack gehören Azure AKS, ArgoCD und Terraform. Im Zuge der Ausgründung migrierte K1x mehrere Kubernetes-Cluster – jedoch ohne die Teammitglieder, die sie zuvor betrieben hatten. So blieb es an Lead Platform Operator Jason Berk, die Architektur zu optimieren und ein dynamisches Engineering-Team zu unterstützen.
Als Jason bei K1x anfing, entdeckte er in der Kubernetes-Umgebung zahlreiche Optimierungspotenziale. Node Pools waren überdimensioniert und verschwendeten erhebliche Ressourcen: Sie liefen mit Mindestwerten, die zwei- bis dreimal höher waren als nötig, während weniger als 10 % der verfügbaren Kapazität genutzt wurden. Workloads waren nicht vollständig an Best Practices ausgerichtet, teure compute-optimierte Nodes wurden unnötig eingesetzt, und vorhandene Tools wie Prometheus lieferten zwar Rohmetriken, aber keine umsetzbaren Handlungsempfehlungen. Berk brachte es auf den Punkt: "Wir hatten Nodes in unserem Cluster, deren Mindestskalierung zwei- bis dreimal höher war als das, was wir tatsächlich brauchten. Sie skalierten nie automatisch hoch, aber wir nutzten weniger als 10 % der Ressourcen – sie hätten runterskalieren müssen. Das war eine enorme Verschwendung."
Berk brauchte eine Lösung, die Optimierungspotenziale schnell identifiziert und umsetzbare Empfehlungen liefert. "Ich habe meinem CTO gesagt: Entweder ich verbringe Stunden damit, alles selbst herauszufinden – was ich messen soll, wie ich es messe und ob ich es überhaupt richtig mache – oder wir kaufen einfach PerfectScale. Das löst das Problem schneller und günstiger." PerfectScale lieferte umsetzbare Erkenntnisse ("Hier ist der Workload, hier sind die richtigen Einstellungen"), verschaffte Berk klare Transparenz über Node-Auslastung und Workload-Einstellungen und vereinfachte die Kubernetes-Optimierung so, dass er deutlich Zeit sparte.
PerfectScale deckte Ineffizienzen in der Kubernetes-Umgebung von K1x sofort auf. "PerfectScale hat mich dazu gebracht, die richtigen Fragen zu stellen – zum Beispiel: Warum läuft dieser Workload auf diesem Node Pool? Innerhalb weniger Monate habe ich diese Node Pools komplett abgeschaltet und uns damit Tausende Dollar pro Monat gespart." Die Plattform half K1x, ungenutzte Ressourcen auf Node-Ebene zu eliminieren, Workloads mit klaren CPU- und Speicherempfehlungen für die Entwickler per Right-Sizing zu optimieren, kritische Probleme wie Memory Leaks aufzudecken (darunter eine App, die 4.000-mal in einem einzigen Monat neu startete, bevor Berk das Problem behob) und den Betrieb durch automatisiertes Tuning zu verschlanken.
Innerhalb eines Monats schaltete K1x ganze Node Pools ab und führte so Tausende Dollar an monatlichen Einsparungen zurück ins Budget. Über die Kostenersparnis hinaus beseitigte PerfectScale Ineffizienzen, die Workloads instabil machten – etwa Memory Leaks und Ressourcenengpässe – und verbesserte damit die Ausfallsicherheit. Zudem ermöglichte das Tool Berk, Kubernetes mit einem kleineren Team effektiv zu managen.
PerfectScale versetzte Berk in die Lage, die Kubernetes-Umgebung von K1x in eine hochoptimierte Infrastruktur zu verwandeln. Dank Erkenntnissen, Automatisierung und laufendem Support kann er strategische Verbesserungen schnell empfehlen und umsetzen. Berk schätzt auch die Partnerschaft: "Der persönliche Support von PerfectScale hat mich umgehauen. Sie beantworten meine Fragen schnell und begleiten mich sogar durch Probleme, wenn ich Hilfe brauche. Für jemanden in meiner Position ist das Gold wert."
Entdecken Sie, wie PerfectScale Teams dabei hilft, Cluster per Right-Sizing zu optimieren, Verschwendung zu reduzieren und die Performance zu verbessern – ganz ohne manuelles Tuning.
