Teams, die AI- und Ray-workloads produktiv skalieren, vertrauen auf uns
In Minuten verbunden
Ein API-Token. Volle Sicht auf Ihre Ray-Cluster.
Binden Sie Ihre Anyscale-Organisation per Read-only-API-Token an. DoiT erfasst Verbrauchsmetriken, Cluster-Nutzung und die zugrunde liegenden Cloud-Kosten aus AWS oder GCP automatisch – ohne Agents und ohne Code-Änderungen in Ihren Ray-Jobs. Einheitliche Reports stehen wenige Stunden nach der Anbindung bereit.
Das bekommen Sie
Gebaut für den Alltag mit Ray auf Anyscale
Genau das, wonach FinOps- und ML-Plattform-Verantwortliche fragen, sobald sie ihre Anyscale-Organisation anbinden.
Einheitliches Verbrauchs-Reporting
Analysieren Sie Anyscale-Kosten nach Workspace, Projekt, Cluster oder Team – gemeinsam mit den zugrunde liegenden Cloud-Kosten.
Anomalien in Echtzeit
Alerts zu entgleisten Ray-Jobs und GPU-Kostenspitzen – innerhalb weniger Minuten.
Cluster-Right-Sizing
Erkennen Sie überdimensionierte Head- und Worker-Nodes mit konkreten Empfehlungen zu CPU, GPU und Speicher.
Idle-Cluster-Erkennung
Spüren Sie Ray-Cluster auf, die nach Job-Ende weiterlaufen – und holen Sie die Kosten zurück.
Transparenz für GPU und Accelerator
Trennen Sie GPU-, CPU- und xPU-Nutzung sauber über Training, Tuning und Serving-workloads, die sonst in aggregierten Rechnungen untergehen.
Governance und Budgets
Definieren Sie Budgets pro ML-Team oder Projekt und erkennen Sie Überschreitungen noch vor dem nächsten Training-Run.
Das Anyscale-Usage-dashboard zeigt, was Sie verbraucht haben. Cloud Intelligence™ sorgt dafür, dass Sie etwas daraus machen.
Mehr als das Anyscale-Usage-dashboard
Multi-Cloud-Rollups
Konsolidierte Sicht auf Anyscale-Kosten in AWS, GCP oder Kubernetes – mit Drilldown bis in jeden einzelnen Cluster.
Echtzeit-Anomalie-Alerts
Machine-Learning-basierte Erkennung auf Workspace-, Cluster- und Job-Ebene, direkt in Slack oder per E-Mail.
GPU-Commitment-Planung
Modellieren Sie Savings Plans, CUDs und Reservierungen gegen die tatsächliche Ray-Nutzung – bevor Sie auch nur einen Euro binden.
Saubere Projekte und Allokationen
Spüren Sie ungetaggte Ray-workloads auf, setzen Sie Allokationsregeln durch und verteilen Sie Shared Costs so, wie Finance es erwartet.
Kubernetes-Kostenallokation
Schlüsseln Sie Anyscale-auf-Kubernetes-Kosten nach Namespace, Workload und Label auf – ganz ohne zusätzliche Exporter.
Forward Deployed Engineers
Erstklassige Cloud-Architekten, die als verlängerte Werkbank Ihres Teams Optimierungen direkt umsetzen.
Schnell wachsende Unternehmen setzen auf DoiT Cloud Intelligence™
Durchschnittliche Einsparung in den ersten 90 Tagen
Durchschnittliche Implementierungszeit
“Die Zuverlässigkeit von DoiT gepaart mit der Flexibilität des Systems erlaubt uns, unsere Amazon-EKS-workloads sicher zu optimieren – ganz ohne Eingriff unserer Engineers.”
Oren Ashkenazy
Director of DevOps and Cloud bei Fiverr
Bereit, Ihre Anyscale-Organisation anzubinden?
Nehmen Sie Ihre Ray-Cluster-Kosten unter die Lupe.
Frequently asked
questions
Wie bekomme ich mehr Transparenz über Anyscale-Kosten in allen Workspaces und Projekten?
Binden Sie Ihre Anyscale-Organisation einmalig an. Cloud Intelligence™ erfasst Verbrauchsdaten für jeden Workspace und jedes Projekt, sodass Sie Kosten nach Cluster, Job, Team oder zugrunde liegender Cloud aus einer einzigen Ansicht heraus analysieren – ganz ohne manuelle Rollups.
Wie integriere ich Anyscale-Nutzungsdaten am besten in Cloud Intelligence™?
Nutzen Sie ein Read-only-API-Token Ihrer Anyscale-Organisation in Kombination mit Ihrer AWS- oder GCP-Billing-Anbindung. DoiT übernimmt Ingestion, Normalisierung und stundengenaues Reporting. Die meisten Teams sind innerhalb eines Tages live.
Wie erkenne ich, welche Ray-Cluster oder Jobs den Großteil der Kosten verursachen?
Cost-&-Usage-Reports führen Sie per Drilldown von den Anyscale-Gesamtkosten bis zu einem bestimmten Cluster, Job oder Node-Typ. Filtern Sie nach Workspace, Projekt, Region oder Instance-Family – ganz ohne eine einzige SQL-Zeile.
Wie überwache ich Anyscale-Kostenanomalien in Echtzeit?
Die Anomalie-Erkennung läuft kontinuierlich über Workspaces, Cluster und Job-Dimensionen. Fällt etwas aus dem Rahmen – etwa ein Training-Run, der über Nacht GPU-Stunden verbrennt – erhalten Sie einen Slack- oder E-Mail-Alert inklusive wahrscheinlicher Ursache.
Wie reduziere ich Waste durch ungenutzte oder überdimensionierte Ray-Cluster?
Cloud Intelligence™ markiert Cluster, die unter den Auslastungszielen liegen, Head-Nodes, die für ihren Workload zu groß sind, und Cluster, die nach Abschluss der Jobs weiterlaufen. Jede Empfehlung zeigt die geschätzte Einsparung.
Wie ordne ich Anyscale-Kosten einzelnen ML-Teams und Modellen zu?
Mappen Sie Anyscale-Workspaces, Projekte und Tags auf Ihre internen Kostenstellen. Gemeinsam genutzte GPU-Pools lassen sich über Allokationsregeln aufteilen, sodass Finance Kosten je Team und je Modell sieht – ganz ohne manuelle Spreadsheets.
Worin unterscheidet sich Cloud Intelligence™ vom Anyscale-Usage-dashboard?
Das Anyscale-Usage-dashboard zeigt Verbrauchsschätzungen innerhalb von Anyscale. Cloud Intelligence™ verknüpft diese mit den tatsächlichen Cloud-Kosten und ergänzt Multi-Cloud-Transparenz, proaktive Empfehlungen, Anomalie-Erkennung, Governance und Zugang zu Forward Deployed Engineers.
Sind meine Daten sicher, wenn ich meine Anyscale-Organisation anbinde?
Cloud Intelligence™ verwendet ein Read-only-API-Token mit minimalen Rechten. Wir verändern Cluster oder Jobs niemals ohne Ihre Freigabe, und die Plattform ist SOC-2-Type-II-zertifiziert.