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Rapyd senkt Cloud-Kosten mit PerfectScale um 35–40 %

Wie Rapyd Observability-Grenzen überwindet und die Anwendungsstabilität durch KI-gestützte Kubernetes-Optimierung steigert

PerfectScale
Rapyd

The Challenge

In der Kubernetes-Umgebung von Rapyd stießen die Teams an Observability-Grenzen, die eine wirksame Optimierung von Kosteneffizienz und System-Performance ausbremsten.

The Solution

PerfectScale lieferte die KI-gestützte Kubernetes-Optimierung, mit der Rapyd proaktiv handeln und sowohl Kosteneffizienz als auch System-Performance verbessern konnte.

Results

  • 35–40 % weniger Cloud-Kosten durch intelligente Optimierung
  • Höhere Anwendungsstabilität und bessere System-Performance
  • Proaktiv optimieren statt reaktiv reagieren

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

Die Herausforderung

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.

Die Lösung

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.

Die Ergebnisse

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.

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