Kubernetesワークロードの85〜90%を自動化——PicnicAIがPerfectScale by DoiTで信頼性を向上
- 85–90%
- 自動リサイズが適用されたアプリケーションワークロードの割合
- 50%
- インフラチームがインフラ管理に費やす時間の削減率(概算)
The Challenge
RapydはKubernetes環境のオブザーバビリティに限界を抱え、コスト効率とシステム性能を十分に最適化できずにいました。
The Solution
PerfectScaleのAI駆動Kubernetes最適化により、Rapydはコスト効率とシステム性能の双方を先回りして改善できるようになりました。
Results
- インテリジェントな最適化でクラウドコストを35〜40%削減
- アプリケーションの安定性とシステム性能を向上
- 後追い対応から先回りの最適化へ転換
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
課題
RapydはKubernetes環境のオブザーバビリティに限界があり、コスト効率とシステム性能を十分に最適化できずにいました。インフラを適切に可視化できないため、リソース配分や最適化について的確な判断を下すことが困難な状況でした。
ソリューション
PerfectScaleはAI駆動のKubernetes最適化を提供し、Rapydが環境を先回りして最適化するために必要な可視性とインテリジェンスをもたらしました。同プラットフォームの活用により、コスト効率とシステム性能を同時に高める的確な施策を打てるようになりました。
成果
PerfectScaleの最適化機能を活用し、Rapydはクラウドコストを35〜40%削減すると同時に、アプリケーションの安定性とシステム性能を高めるという目覚ましい成果を上げました。これにより、後追いの対応から先回りの最適化戦略へと舵を切ることができました。
PerfectScaleでKubernetesの効率を高める
PerfectScaleが手動チューニングなしでクラスターのライトサイジング、ムダの削減、性能向上をどのように支援するかをご紹介します。
More customer stories
PerfectScale by DoiTでKubernetesコンピューティングコストを26%削減
- 26%
- Kubernetesコンピューティングコスト削減
- >60%
- 過去1年間のインフラコスト削減
PerfectScale by DoiTがOneFootballのKubernetesを世界中のサッカートラフィックに合わせて最適化
- 25%
- Kubernetesインフラコスト削減
- 80%
- Kubernetesのコスト最適化とレジリエンシーチューニングに費やすエンジニアリング工数の削減
Luma Health、EKSコストを40%削減し年間数千時間のエンジニアリング工数を創出
- 90%
- Kubernetes手動ライトサイジング時間の削減
- 40%
- Amazon EKSコストの削減
- +1,700h/year
- 信頼性とパフォーマンスへ再配分したエンジニアリング工数
PlayHQ、マルチテナントKubernetesのコストを最適化
- 40%
- 非本番環境のKubernetesコスト削減率
- 40%
- 非本番K8sコストの削減率
- 20%
- 本番K8sコストの削減率
SNCFが実現した、K8sの無駄削減と大規模環境での信頼性向上
- 30%
- コスト据え置きでのワークロード増加
- 30%
- コスト据え置きで吸収したワークロード
- ~€500K
- 推定年間削減額
K1x、クラウドコストを大幅削減しKubernetes運用を効率化
- Thousands
- 月間削減額
- Thousands
- クラウド費用の月間削減額
- <10%
- 最適化前の過剰プロビジョニングノードのリソース使用率
Kubernetesワークロードの85〜90%を自動化——PicnicAIがPerfectScale by DoiTで信頼性を向上
- 85–90%
- 自動リサイズが適用されたアプリケーションワークロードの割合
- 50%
- インフラチームがインフラ管理に費やす時間の削減率(概算)
PerfectScale by DoiTでKubernetesコンピューティングコストを26%削減
- 26%
- Kubernetesコンピューティングコスト削減
- >60%
- 過去1年間のインフラコスト削減
PerfectScale by DoiTがOneFootballのKubernetesを世界中のサッカートラフィックに合わせて最適化
- 25%
- Kubernetesインフラコスト削減
- 80%
- Kubernetesのコスト最適化とレジリエンシーチューニングに費やすエンジニアリング工数の削減
Luma Health、EKSコストを40%削減し年間数千時間のエンジニアリング工数を創出
- 90%
- Kubernetes手動ライトサイジング時間の削減
- 40%
- Amazon EKSコストの削減
- +1,700h/year
- 信頼性とパフォーマンスへ再配分したエンジニアリング工数
PlayHQ、マルチテナントKubernetesのコストを最適化
- 40%
- 非本番環境のKubernetesコスト削減率
- 40%
- 非本番K8sコストの削減率
- 20%
- 本番K8sコストの削減率
SNCFが実現した、K8sの無駄削減と大規模環境での信頼性向上
- 30%
- コスト据え置きでのワークロード増加
- 30%
- コスト据え置きで吸収したワークロード
- ~€500K
- 推定年間削減額
K1x、クラウドコストを大幅削減しKubernetes運用を効率化
- Thousands
- 月間削減額
- Thousands
- クラウド費用の月間削減額
- <10%
- 最適化前の過剰プロビジョニングノードのリソース使用率