In der Kubernetes-Umgebung von Rapyd stießen die Teams an Observability-Grenzen, die eine wirksame Optimierung von Kosteneffizienz und System-Performance ausbremsten.
PerfectScale lieferte die KI-gestützte Kubernetes-Optimierung, mit der Rapyd proaktiv handeln und sowohl Kosteneffizienz als auch System-Performance verbessern konnte.
The initial implementation of PerfectScale to our global environments was a revelation. It exposed the extent of our resource wastage and unnecessary expenditure. This realization was eye-opening; we discovered that our provisioning had been excessive across nodes, pods, and clusters, revealing a significant deviation from Kubernetes best practices. We decided to proceed with a Proof of Concept with PerfectScale, embarking on a path to efficient scaling and optimization.
Boris Isakov, DevOps Team Leader and Technical Kubernetes Lead, Rapyd
Rapyd stieß in seiner Kubernetes-Umgebung an Observability-Grenzen, die eine wirksame Optimierung von Kosteneffizienz und System-Performance ausbremsten. Ohne ausreichende Transparenz über die Infrastruktur ließen sich Ressourcen und Optimierungsschritte nicht fundiert steuern.
PerfectScale lieferte eine KI-gestützte Kubernetes-Optimierung, die Rapyd die nötige Transparenz und Entscheidungsgrundlage an die Hand gab, um die eigene Umgebung proaktiv zu optimieren. Über die Plattform ließen sich gezielte Maßnahmen umsetzen, die sowohl die Kosteneffizienz als auch die System-Performance steigerten.
Mit den Optimierungsfunktionen von PerfectScale erzielte Rapyd beachtliche Ergebnisse: 35–40 % geringere Cloud-Kosten bei gleichzeitig höherer Anwendungsstabilität und besserer System-Performance. So gelang der Wechsel von reaktiver zu proaktiver Optimierung.
Erfahren Sie, wie PerfectScale Teams beim Right-Sizing von Clustern unterstützt, Waste removal ermöglicht und die Performance verbessert – ganz ohne manuelles Nachjustieren.
