La référence des équipes qui exploitent Kubernetes à grande échelle
Connexion en quelques minutes
Un agent léger. Tous vos namespaces couverts.
Déployez le collecteur DoiT sur vos clusters EKS, GKE ou AKS via un simple chart Helm. Nous croisons l'utilisation au niveau des pods avec vos données de facturation cloud : les coûts par namespace, label et workload apparaissent aux côtés du reste de vos dépenses cloud — sans exporters sur mesure ni métriques à relayer.
Ce que vous obtenez
Pensé pour la réalité de Kubernetes en production
Ce que les équipes FinOps et plateforme nous demandent réellement lorsqu'elles connectent leurs clusters.
Allocation par namespace et par workload
Attribuez le coût du cluster au namespace, au deployment ou au label qui l'a réellement généré — sans SQL ni reconstruction.
Anomalies de cluster
Soyez alerté dès qu'un namespace ou un workload se met à consommer des ressources de façon inattendue.
Right-sizing des conteneurs
Recommandations CPU et mémoire par workload, basées sur les écarts réels entre requests et utilisation.
Détection des pods inactifs
Identifiez les deployments et jobs provisionnés qui ne servent à rien.
Visibilité sur les nodes et l'autoscaler
Mesurez l'efficacité de vos node pools, le gaspillage lié au bin-packing, et identifiez où Spot ou l'autoscaling peuvent alléger la facture sans compromettre la fiabilité.
Refacturation et budgets par équipe
Répartissez les coûts d'un cluster partagé entre les équipes et définissez des budgets par namespace, sans courir après l'hygiène des labels.
Les outils natifs vous indiquent ce qu'un pod consomme. Cloud Intelligence™ transforme cette donnée en leviers d'économies.
Bien plus que kubectl top et les factures cloud
Consolidation multi-clusters
Vues consolidées sur l'ensemble de vos clusters EKS, GKE et AKS, avec drilldown jusqu'au namespace ou au workload.
Anomalies de workloads en temps réel
Détection par machine learning sur les dimensions namespace, workload et label, avec notifications Slack ou email.
Right-sizing et planification de capacité
Simulez les changements de CPU, de mémoire et de replicas face au trafic réel avant tout déploiement en production.
Hygiène des labels et de l'allocation
Repérez les dépenses non étiquetées, appliquez des règles d'allocation et répartissez les services partagés comme la finance l'attend.
Cartographie des coûts cloud-native
Reliez l'utilisation des pods au coût sous-jacent des instances EC2, GCE ou Azure VM : chaque conteneur porte ainsi un montant réel.
Forward Deployed Engineers
Des architectes cloud de premier plan qui interviennent comme une extension de votre équipe pour mettre en œuvre les optimisations.
Les entreprises en forte croissance tournent sur DoiT Cloud Intelligence™
D'économies moyennes durant les 90 premiers jours
Durée moyenne de mise en œuvre
“L'exigence de fiabilité de DoiT, alliée à la flexibilité du système, nous permet d'optimiser nos workloads Amazon EKS en toute sécurité, sans aucune intervention de nos Engineers.”
Oren Ashkenazy
Director of DevOps and Cloud chez Fiverr
Prêt à faire le right-sizing de vos clusters ?
Transformez l'utilisation au niveau des pods en économies au niveau des workloads.
Frequently asked
questions
Comment répartir les coûts Kubernetes entre les namespaces et les équipes ?
Cloud Intelligence™ croise l'utilisation au niveau des pods avec votre facture cloud, pour obtenir le coût exact par namespace, deployment, label ou équipe. Les coûts partagés du cluster (control plane, pods système, capacité inactive) sont ventilés selon des règles que votre équipe finance peut réellement défendre.
Comment connecter mes clusters Kubernetes à Cloud Intelligence™ ?
Installez notre chart Helm dans chaque cluster. Le collecteur envoie en continu l'utilisation des pods, nodes et PV vers DoiT, où elle est rapprochée de votre intégration de facturation cloud existante. La plupart des équipes obtiennent leur premier rapport par namespace le jour même.
Peut-on faire du right-sizing des pods sans casser les workloads ?
Oui. Les recommandations s'appuient sur les tendances réelles d'utilisation CPU et mémoire dans le temps, pas sur un simple instantané. Vous pouvez examiner les suggestions par workload, les tester d'abord hors production, et ne déployer que ce qui est sûr.
Comment détecter les anomalies de coût Kubernetes avant l'arrivée de la facture ?
La détection d'anomalies tourne en continu sur les dimensions namespace, workload et label. Dès qu'un deployment double brutalement sa consommation de nodes ou qu'un job s'emballe, vous recevez une alerte Slack ou email précisant la cause probable.
En quoi est-ce différent de kubectl top, Prometheus ou des outils de coût natifs du cloud ?
Ces outils affichent l'utilisation ou la facture brute, pas le coût par workload. Cloud Intelligence™ combine l'utilisation, la tarification, les commitments et les règles de coûts partagés pour offrir, au même endroit, une allocation précise au centime près, du right-sizing et de la gouvernance.
Est-ce compatible avec EKS, GKE et AKS ?
Oui. Le même collecteur et les mêmes rapports fonctionnent sur Kubernetes managé sur AWS, Google Cloud et Azure, ainsi que sur les clusters auto-gérés. Vous obtenez une vue unifiée même lorsque vos workloads sont répartis sur plusieurs clouds.
Peut-on pousser plus loin l'usage de Spot, de l'autoscaling et des commitments ?
Cloud Intelligence™ indique quels workloads peuvent tourner sur Spot, quels node pools sont surprovisionnés, et comment les Savings Plans, CUDs ou Reservations s'appliquent à vos nodes Kubernetes — de quoi vous engager et autoscaler en toute confiance.
Les données de mon cluster sont-elles sécurisées ?
Le collecteur s'appuie sur un RBAC à moindre privilège et ne lit que les métadonnées et les métriques d'utilisation — jamais les données de vos applications. La plateforme est certifiée SOC 2 Type II et nous n'apportons aucune modification à vos clusters sans votre accord.