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G2 hat Cast AI anerkannt
Cast AI

Von Cast AI

4.6 von 5 Sternen

Wie würden Sie Ihre Erfahrung mit Cast AI bewerten?

Cast AI Vor- und Nachteile: Top 5 Vorteile und Nachteile

Schnelle KI-Zusammenfassung basierend auf G2-Bewertungen

Erstellt aus echten Nutzerbewertungen

Benutzer loben den schnellen und genauen Support, der von CAST AI angeboten wird, was schnelle Lösungen und erhöhte Produktivität gewährleistet. (17 Erwähnungen)
Benutzer loben die Benutzerfreundlichkeit von CAST AI, was die Effizienz steigert und die Verwaltung von Kubernetes-Clustern erheblich vereinfacht. (17 Erwähnungen)
Benutzer heben die erhebliche Kostenreduzierung hervor, die mit Cast AI erreicht wurde, was die Effizienz und die Zufriedenheit des Vorstands verbessert. (14 Erwähnungen)
Benutzer schätzen die Kostenoptimierung von Cast AI, da sie erhebliche Einsparungen erzielen, während sie das Infrastrukturmanagement vereinfachen und die Effizienz steigern. (14 Erwähnungen)
Benutzer schätzen die kostengünstigen Lösungen, die von Cast AI bereitgestellt werden, da sie die Cloud-Kosten erheblich senken und gleichzeitig die Betriebseffizienz steigern. (13 Erwähnungen)
Benutzer stehen vor Integrationsproblemen mit CAST AI, die aus dem Quotenmanagement und falsch konfigurierten Kubernetes-Manifests resultieren. (6 Erwähnungen)
Benutzer empfinden, dass die Preise hoch sein können, insbesondere für kleine Cluster, was die Wahrnehmung des Gesamtwerts beeinflusst. (4 Erwähnungen)
Benutzer finden das Kostenmanagement mangelhaft in Cast AI und benötigen eine verbesserte Sichtbarkeit und Transparenz in der detaillierten Kostenberichterstattung. (3 Erwähnungen)
Benutzer finden die Preise hoch, insbesondere für kleinere Cluster, was die Kostenrechtfertigung erschweren kann. (3 Erwähnungen)
Benutzer könnten anfangs auf eine steile Lernkurve stoßen, insbesondere in Bezug auf Kubernetes-Konzepte und die Tiefe der Dokumentation. (3 Erwähnungen)

5 Vorteile von Cast AI

1. Kundendienst
Benutzer loben den schnellen und genauen Support, der von CAST AI angeboten wird, was schnelle Lösungen und erhöhte Produktivität gewährleistet.
Siehe 17 Erwähnungen

Siehe verwandte Nutzerbewertungen

Bilel I.
BI

Bilel I.

Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter)

5.0/5

"Eine leistungsstarke Lösung zur Kostenoptimierung von K8s, am besten geeignet für cloud-native Anwendungen im großen Maßstab."

Was gefällt Ihnen an Cast AI?

CAST AI passt automatisch die Größe von Workloads an, entfernt nicht ausgelastete Knoten und wählt in Echtzeit die kostengünstigsten Instanzen aus – u

Verifizierter Benutzer
B

Verifizierter Benutzer

Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)

4.0/5

"CAST AI Tool Bewertung"

Was gefällt Ihnen an Cast AI?

CAST AI hilft Organisationen bei der Verwaltung von Cloud-Ressourcen und der Optimierung der Kosten mit hoher Verfügbarkeit zu niedrigen Kosten. Ihr B

2. Benutzerfreundlichkeit
Benutzer loben die Benutzerfreundlichkeit von CAST AI, was die Effizienz steigert und die Verwaltung von Kubernetes-Clustern erheblich vereinfacht.
Siehe 17 Erwähnungen

Siehe verwandte Nutzerbewertungen

Verifizierter Benutzer
B

Verifizierter Benutzer

Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)

4.0/5

"CastAi Bewertung"

Was gefällt Ihnen an Cast AI?

Einfache zu bedienende Benutzeroberfläche. Konsolidierung von Dingen an einem Ort. Gute Kosteneinsparungen und das Konzept der Hibernation ist wirklic

Verifizierter Benutzer
B

Verifizierter Benutzer

Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)

4.0/5

"CAST AI Tool Bewertung"

Was gefällt Ihnen an Cast AI?

CAST AI hilft Organisationen bei der Verwaltung von Cloud-Ressourcen und der Optimierung der Kosten mit hoher Verfügbarkeit zu niedrigen Kosten. Ihr B

3. Kostenmanagement
Benutzer heben die erhebliche Kostenreduzierung hervor, die mit Cast AI erreicht wurde, was die Effizienz und die Zufriedenheit des Vorstands verbessert.
Siehe 14 Erwähnungen

Siehe verwandte Nutzerbewertungen

Aleksy Z.
AZ

Aleksy Z.

Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)

5.0/5

"Senior DevOps-Ingenieur, der täglich mit Castai arbeitet"

Was gefällt Ihnen an Cast AI?

Cast AI hat sich nun zu einer vollständig robusten Automatisierungs- und Kostenmanagementlösung entwickelt, die nicht nur bei der Kubernetes-Optimieru

Naresh Y.
NY

Naresh Y.

Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)

5.0/5

"Reibungslose Reise mit CASTAI"

Was gefällt Ihnen an Cast AI?

CAST AI ist ein einfaches Tool, um Kubernetes-Cluster zu integrieren. Es bietet einfache Dashboards, um die CPU- und RAM-Auslastung der Nodes und Work

4. Preisgestaltung
Benutzer schätzen die Kostenoptimierung von Cast AI, da sie erhebliche Einsparungen erzielen, während sie das Infrastrukturmanagement vereinfachen und die Effizienz steigern.
Siehe 14 Erwähnungen

Siehe verwandte Nutzerbewertungen

Sanjay K.
SK

Sanjay K.

Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)

4.0/5

"Automatisiert Skalierung mit Leichtigkeit, hohe Kosteneffizienz"

Was gefällt Ihnen an Cast AI?

Ich nutze CAST AI, um die Skalierung von Clustern zu automatisieren und die manuelle Arbeit bei der Wartung unserer Kubernetes-Infrastruktur zu reduzi

Bilel I.
BI

Bilel I.

Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter)

5.0/5

"Eine leistungsstarke Lösung zur Kostenoptimierung von K8s, am besten geeignet für cloud-native Anwendungen im großen Maßstab."

Was gefällt Ihnen an Cast AI?

CAST AI passt automatisch die Größe von Workloads an, entfernt nicht ausgelastete Knoten und wählt in Echtzeit die kostengünstigsten Instanzen aus – u

5. Kostengünstig
Benutzer schätzen die kostengünstigen Lösungen, die von Cast AI bereitgestellt werden, da sie die Cloud-Kosten erheblich senken und gleichzeitig die Betriebseffizienz steigern.
Siehe 13 Erwähnungen

Siehe verwandte Nutzerbewertungen

Aleksy Z.
AZ

Aleksy Z.

Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)

5.0/5

"Senior DevOps-Ingenieur, der täglich mit Castai arbeitet"

Was gefällt Ihnen an Cast AI?

Cast AI hat sich nun zu einer vollständig robusten Automatisierungs- und Kostenmanagementlösung entwickelt, die nicht nur bei der Kubernetes-Optimieru

Bilel I.
BI

Bilel I.

Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter)

5.0/5

"Eine leistungsstarke Lösung zur Kostenoptimierung von K8s, am besten geeignet für cloud-native Anwendungen im großen Maßstab."

Was gefällt Ihnen an Cast AI?

CAST AI passt automatisch die Größe von Workloads an, entfernt nicht ausgelastete Knoten und wählt in Echtzeit die kostengünstigsten Instanzen aus – u

5 Nachteile von Cast AI

1. Integrationsprobleme
Benutzer stehen vor Integrationsproblemen mit CAST AI, die aus dem Quotenmanagement und falsch konfigurierten Kubernetes-Manifests resultieren.
Siehe 6 Erwähnungen

Siehe verwandte Nutzerbewertungen

Verifizierter Benutzer
B

Verifizierter Benutzer

Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)

4.0/5

"CastAi Bewertung"

Was gefällt Ihnen nicht an Cast AI?

Einige Maschinentypen werden nicht unterstützt. Daher müssen wir für unsere Produkte andere Maschinentypen auswählen. Eine umfassende Plattform nicht

Verifizierter Benutzer
B

Verifizierter Benutzer

Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)

4.0/5

"CAST AI Tool Bewertung"

Was gefällt Ihnen nicht an Cast AI?

Manchmal gibt es einige Probleme, die auftauchen, wie Maschinentypen, die möglicherweise nicht von den Apps unterstützt werden, die wir mit dem CAST A

2. Preisprobleme
Benutzer empfinden, dass die Preise hoch sein können, insbesondere für kleine Cluster, was die Wahrnehmung des Gesamtwerts beeinflusst.
Siehe 4 Erwähnungen

Siehe verwandte Nutzerbewertungen

Aleksy Z.
AZ

Aleksy Z.

Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)

5.0/5

"Senior DevOps-Ingenieur, der täglich mit Castai arbeitet"

Was gefällt Ihnen nicht an Cast AI?

Liefere weiterhin immer mehr Funktionen, um unser Leben noch einfacher zu machen!

Rafael Jose T.
RT

Rafael Jose T.

Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)

5.0/5

"Unschlagbare GKE-Automatisierung, aber benötigt tiefere Kosteneinsicht"

Was gefällt Ihnen nicht an Cast AI?

Ich finde die Kostenberichterstattung immer noch als Schwachpunkt im Vergleich zur GKE/GCP-Konsole. Ich benötige eine bessere Sichtbarkeit der Kosten

3. Kostenmanagement
Benutzer finden das Kostenmanagement mangelhaft in Cast AI und benötigen eine verbesserte Sichtbarkeit und Transparenz in der detaillierten Kostenberichterstattung.
Siehe 3 Erwähnungen

Siehe verwandte Nutzerbewertungen

Rafael Jose T.
RT

Rafael Jose T.

Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)

5.0/5

"Unschlagbare GKE-Automatisierung, aber benötigt tiefere Kosteneinsicht"

Was gefällt Ihnen nicht an Cast AI?

Ich finde die Kostenberichterstattung immer noch als Schwachpunkt im Vergleich zur GKE/GCP-Konsole. Ich benötige eine bessere Sichtbarkeit der Kosten

Verifizierter Benutzer
I

Verifizierter Benutzer

Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter)

4.5/5

"Die CAST Ai Technologie und das Team sind herausragend."

Was gefällt Ihnen nicht an Cast AI?

Das Fehlen der Möglichkeit, die CAST-Konsole zu nutzen, spiegelt die tatsächlichen Cloud-Kosten (nach Rabatten) im Vergleich zu den öffentlichen On-De

4. Teuer
Benutzer finden die Preise hoch, insbesondere für kleinere Cluster, was die Kostenrechtfertigung erschweren kann.
Siehe 3 Erwähnungen

Siehe verwandte Nutzerbewertungen

Sanjay K.
SK

Sanjay K.

Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)

4.0/5

"Automatisiert Skalierung mit Leichtigkeit, hohe Kosteneffizienz"

Was gefällt Ihnen nicht an Cast AI?

Manchmal fühlt sich die Preisgestaltung für kleine Cluster etwas hoch an.

Cameron L.
CL

Cameron L.

Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter)

5.0/5

"Ein Kosteneinsparungstraum für Cluster-Administratoren"

Was gefällt Ihnen nicht an Cast AI?

Die Hauptschwierigkeit, die wir mit CAST erlebt haben, ist die Kostenrechtfertigung. Das Tool kostet deutlich weniger Geld, als es einspart (und ist b

5. Lernschwierigkeit
Benutzer könnten anfangs auf eine steile Lernkurve stoßen, insbesondere in Bezug auf Kubernetes-Konzepte und die Tiefe der Dokumentation.
Siehe 3 Erwähnungen

Siehe verwandte Nutzerbewertungen

Bilel I.
BI

Bilel I.

Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter)

5.0/5

"Eine leistungsstarke Lösung zur Kostenoptimierung von K8s, am besten geeignet für cloud-native Anwendungen im großen Maßstab."

Was gefällt Ihnen nicht an Cast AI?

• Lernkurve bei der Governance: Die Einrichtung von Richtlinien und die Interpretation einiger Empfehlungen erfordern etwas Lernaufwand, insbesondere

Aymen B.
AB

Aymen B.

Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter)

4.5/5

"Nahtlose Cloud-Kostenoptimierung mit CAST AI"

Was gefällt Ihnen nicht an Cast AI?

Die Terraform-Dokumentation enthält nicht genügend Details zur Konfiguration der verschiedenen Komponenten; aber das Support-Team ist da, um Ihnen zu

Cast AI-Bewertungen (159)

Bewertungen

Cast AI-Bewertungen (159)

4.6
159-Bewertungen
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G2-Bewertungen sind authentisch und verifiziert.
Chirag S.
CS
Senior DevOps Engineer
Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)
"Schöne Skalierungszuordnung und Lese-Schreib-Ansicht für Strategien ohne Ausfallzeiten mit geringeren Kosten"
Was gefällt dir am besten Cast AI?

Das Beste und das beste Merkmal von Cast AI ist die wunderschöne Abbildung von

1. Knoten-Skalierung

2. Horizontale Skalierung

3. bietet eine Nur-Lese-Ansicht, damit LLMs die Strategie lernen und optimieren können, anstatt sie direkt in unsere Umgebung zu implementieren und selbst 0-Ausfallzeit-Strategien zu lernen.

4. Ihr Kundensupport ist sehr gut, bei P0-Problemen ist Chandani von castAI prompt verfügbar.

5. Wir können castAI einfach implementieren, indem wir die erforderlichen IAM-Berechtigungen bereitstellen und castAI innerhalb von 30 Minuten in unsere EKS-Umgebung installieren.

6. Unsere Infrastrukturkosten wurden durch die Nutzung von castAI in nur 40-50 Tagen um 30 % reduziert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Cast AI?

Es gibt nichts zu bemängeln, aber es könnte eine Verbesserung geben.

Wir können eine korrekte Zuordnung haben, wenn wir nginx-ingress verwenden, da wir die Zielgruppen des nginx-ingress in der castAI-Konsole zuordnen müssen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Oded S.
OS
SVP of R&D
Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)
"Intelligentere Kubernetes-Optimierung mit echtem Kosteneinfluss"
Was gefällt dir am besten Cast AI?

Was mir an Cast AI am besten gefällt, ist, wie effektiv es Kostenoptimierung mit betrieblicher Einfachheit kombiniert. Es analysiert kontinuierlich unsere Kubernetes-Workloads und passt automatisch die Größe der Knoten an, skaliert Cluster und nutzt Spot-Instanzen, ohne dass unser DevOps-Team ständig manuell eingreifen muss. Die Sichtbarkeit der Ressourcennutzung und Einsparungen ist klar und umsetzbar, was es einfacher macht, interne Infrastrukturentscheidungen zu rechtfertigen. Neben den Kosteneinsparungen liegt der wahre Wert in der eingesparten Zeit und dem Vertrauen, dass der Cluster immer in einem optimierten Zustand läuft, ohne tägliche Eingriffe. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Cast AI?

Ein Nachteil ist, dass einige der fortgeschritteneren Konfigurations- und Optimierungsfunktionen ein tieferes Verständnis von Kubernetes und Cloud-Infrastruktur erfordern, um sie vollständig nutzen zu können. Während die Grundlagen einfach einzurichten sind, kann das Feinabstimmen von Richtlinien und das Verstehen der Auswirkungen bestimmter Automatisierungsentscheidungen Zeit in Anspruch nehmen. Darüber hinaus wären detailliertere Kostenberichte und Prognosefähigkeiten hilfreich für Organisationen, die detaillierte finanzielle Aufschlüsselungen über Teams oder Projekte hinweg benötigen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Aswath  P.
AP
Senior Devops Engineer
Computer- und Netzwerksicherheit
Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)
"Cast AI liefert schnelle Kubernetes-Kosteneinsparungen mit intelligenter Automatisierung"
Was gefällt dir am besten Cast AI?

Seine Fähigkeit, Kubernetes-Kosten automatisch zu optimieren, ohne die Leistung zu beeinträchtigen, sticht hervor. Die Automatisierung rund um die Anpassung der Arbeitslast und das intelligente Autoscaling spart eine erhebliche Menge an Zeit und reduziert den manuellen Aufwand erheblich. Ich schätze auch die klare Sichtbarkeit der Cluster-Leistungs- und Kostenmetriken, die es einfacher macht, fundierte Entscheidungen zu treffen und den Überblick über die Nutzung zu behalten. Insgesamt ist die Plattform benutzerfreundlich, integriert sich nahtlos in bestehende Cloud-Umgebungen und liefert schnell messbare Kosteneinsparungen. Die Einrichtung wurde vom Support-Team geleitet und wir nutzen dies häufig, um Nodegroups usw. zu erstellen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Cast AI?

Ein Nachteil von Cast AI ist, dass die anfängliche Einrichtung und Feinabstimmung einige Zeit in Anspruch nehmen kann, insbesondere in komplexeren Kubernetes-Umgebungen. Obwohl die Automatisierung leistungsstark ist, kann es eine Weile dauern, bis man alle Optimierungsfunktionen vollständig versteht und konfiguriert, und es kann eine Lernkurve für Teams geben, die neu im Kubernetes-Kostenmanagement sind. Darüber hinaus würden tiefere Anpassungsoptionen und detailliertere Berichte in bestimmten Bereichen die Plattform insgesamt noch stärker machen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

RS
Lead Platform architect
Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)
"Tolles Werkzeug für K8-Kosteneinsparungen und Cluster-Optimierung"
Was gefällt dir am besten Cast AI?

Es hilft uns, unsere K8-Cluster zu optimieren und Kosten zu senken. Die Benutzeroberfläche ist großartig und zeigt klar, wie viel wir bisher gespart haben und was innerhalb unseres Clusters noch verbessert werden kann. Der Workload-Optimierer ist ebenfalls eine wirklich nützliche Funktion. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Cast AI?

Es ist schwierig, Protokolle für bestimmte Dinge zu finden, und es ist auch schwer zu verstehen, warum etwas nicht funktioniert, wenn ein Problem auftritt. Zum Beispiel funktionierte kürzlich mein geplantes Rebalancing nicht richtig, und selbst das Support-Team konnte zunächst nicht herausfinden, warum. Nach viel Recherche fanden wir heraus, dass es daran lag, dass eine Maschine nach einem vorherigen Rebalancing in einem seltsamen Zustand feststeckte. Es war nicht einfach nachzuvollziehen, was dies verursacht hatte, und es schien, als ob der Support das Problem auch nicht sofort identifizieren konnte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

SM
DevOps Engineer
Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter)
"Transformation von Kubernetes in ein selbstoptimierendes System durch automatisierte Knotenorchestrierung"
Was gefällt dir am besten Cast AI?

Cast AI automatisiert die Knotenorchestrierung und das Right-Sizing, indem es fortschrittliches Bin-Packing verwendet, um eine hohe Clusterdichte und Leistung sicherzustellen. Es verwaltet effektiv die Lebenszyklen von Spot-Instanzen mit automatisiertem Fallback, was den Rechenaufwand und die manuelle Infrastrukturabstimmung erheblich reduziert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Cast AI?

Die anfängliche Konfiguration von IAM-Berechtigungen und Automatisierungsleitplanken erfordert eine sorgfältige Einrichtungsphase, bevor die vollständige Kontrolle über die Infrastruktur übergeben wird. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Verifizierter Benutzer in Automobil
BA
Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)
"CAST AI macht die Kostenoptimierung von Kubernetes wirklich automatisiert und zuverlässig."
Was gefällt dir am besten Cast AI?

Was mir an Cast AI am besten gefällt, ist, wie es die Kostenoptimierung von Kubernetes von einer manuellen, reaktiven Aufgabe in ein automatisiertes, intelligentes System verwandelt.

Anstatt sich auf statische Knotengruppen oder einfache Logik des Cluster-Autoscalers zu verlassen, analysiert Cast AI kontinuierlich Pod-Ressourcenanforderungen, tatsächliche Nutzung, Bin-Packing-Effizienz und Echtzeit-Preise für Spot- und On-Demand-Instanzen. Basierend auf diesen Daten wählt es dynamisch die kosteneffektivsten Instanztypen aus, ohne dass manuell eingegriffen werden muss.

Einige Dinge, die hervorstechen:

Arbeitslastbewusstes Autoscaling, das die Auswahl des Instanztyps optimiert, nicht nur die Anzahl der Knoten

Starke Spot-Optimierung mit Stabilitätskontrollen für Produktionsarbeitslasten

Klare Sichtbarkeit von Überprovisionierung und Ineffizienzen

Reduzierter Betriebsaufwand im Vergleich zur manuellen Anpassung von Knotengruppen

In meiner Erfahrung in einer Produktions-Kubernetes-Umgebung ist der größte Wert die kontinuierliche Optimierung, ohne die Zuverlässigkeit zu beeinträchtigen. Es fühlt sich weniger wie ein Überwachungs-Dashboard an und mehr wie eine aktive Steuerungsschicht für die Kosteneffizienz der Infrastruktur. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Cast AI?

Während Cast AI starke Automatisierung und Kostenoptimierung bietet, gibt es eine Lernkurve, um das automatisierte Entscheidungsfindungssystem vollständig zu verstehen und ihm zu vertrauen, insbesondere für Teams, die es gewohnt sind, die Infrastruktur auf einer sehr granularen Ebene zu verwalten. In einigen Fällen würde ein tieferer Einblick in die genauen Gründe für die Auswahl von Instanzen oder Entscheidungen zum Austausch von Knoten noch mehr Vertrauen während Audits oder Vorfallüberprüfungen schaffen. Dies betrifft jedoch eher die Verbesserung von Transparenz und Vertrautheit als Einschränkungen in der Leistungsfähigkeit, und mit einer ordnungsgemäßen Kubernetes-Konfiguration und Governance arbeitet die Plattform zuverlässig und effizient. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Akhil S.
AS
Head of Infrastructure and Security
Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)
"Cast AI automatisiert das Autoskalieren und die Instanzauswahl, um Kosten zu senken, ohne Leistungseinbußen."
Was gefällt dir am besten Cast AI?

Anstatt dass Teams Stunden damit verbringen, die Knoten richtig zu dimensionieren, Autoscaler anzupassen oder Instanztypen zu erraten, analysiert Cast AI kontinuierlich die Anforderungen der Arbeitslasten und wählt automatisch:

Wählt die kosteneffizientesten Instanztypen aus

Optimiert die Cluster-Autoskalierung in Echtzeit

Verwendet Spot-Instanzen intelligent, um Kosten zu senken

Beseitigt Überprovisionierung, ohne die Leistung zu beeinträchtigen Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Cast AI?

Abhängigkeit von Anbietern: Die Abhängigkeit von Automatisierung zur Entscheidungsfindung in der Kerninfrastruktur erhöht unsere operative Abhängigkeit von einem Drittanbieter. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Verifizierter Benutzer in Computersoftware
DC
Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)
"Automatisierte GCP-Einsparungen mit sicherer, vorhersehbarer Kubernetes-Optimierung"
Was gefällt dir am besten Cast AI?

Cast AI hat echte, automatisierte Kostensenkungen in GCP für unsere hoch skalierbare Kommunikations-API geliefert, ohne die Zuverlässigkeit oder Kontrolle zu beeinträchtigen. Es optimiert kontinuierlich unsere Kubernetes-Workloads auf eine Weise, die sicher, vorhersehbar und gut auf die Produktionsanforderungen abgestimmt ist.

Was ich am meisten schätze, ist, dass unser SRE-Team fest die Kontrolle behält. Cast AI bietet klare Empfehlungen, setzt die von uns definierten Leitplanken durch und automatisiert die Ausführung, ohne zu einer Blackbox zu werden.

Wir haben bedeutende Einsparungen bei der Infrastruktur gesehen, ohne Auswirkungen auf die Produktion und mit minimalem laufendem Aufwand. Für ein Team, das in großem Maßstab arbeitet, ist diese Balance aus Automatisierung, Sicherheit und Kontrolle der größte Gewinn. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Cast AI?

Die Hauptlücke besteht in der höheren Sichtbarkeit und Berichterstattung. Während die Optimierung selbst gut funktioniert, erfordert die Umwandlung der Daten in klare, für Führungskräfte geeignete Ansichten von Einsparungstrends und Attributionen zusätzlichen Aufwand.

Zusätzlich würde mehr eingebaute Erklärung hinter bestimmten Empfehlungen beim Onboarding und beim Verständnis im breiteren Team helfen. Eine Verbesserung der Berichterstattung und Erklärbarkeit würde eine bereits starke Plattform noch besser machen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Diego W.
DW
Platform Engineering Tech Manager
Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)
"Ein Werkzeug, das das Spiel verändert"
Was gefällt dir am besten Cast AI?

Ich schätze die Vielfalt der Ressourcen, die das Tool bietet, und neben den ständigen Updates, die auf die Verbesserung des Tools abzielen, kann man die Wertschätzung derjenigen erkennen, die an diesem Projekt arbeiten, und ihr Engagement für Exzellenz. Die Möglichkeit, die Kosten der Anwendung jedes Teams, das im Cluster läuft, zu identifizieren, ist sensationell. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Cast AI?

Manchmal ist seine Skalierung nicht so interessant. Ich weiß nicht, ob das an den Berechnungen von Requests und Limits liegt, aber er versucht oft, einige Nodes mit absurden Mengen an Speicher hochzufahren, was mich viel mehr kosten würde, als zu sparen. Deshalb ist es notwendig, mehrere Grenzen zu setzen und ihn nicht frei laufen zu lassen; andernfalls könnten die Kosten steigen, anstatt zu sinken. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

AM
Lead engineer
Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)
"CAST AI automatisiert Cloud-Einsparungen mit Spot-Instanzen – wie ein 24/7 DevOps-Profi"
Was gefällt dir am besten Cast AI?

Ich liebe es, wie CAST AI nicht nur aufzeigt, wo ich zu viel ausgebe, sondern tatsächlich die Korrekturen automatisiert, sodass ich nicht den ganzen Tag manuell an Clustern herumtüfteln muss. Seine Fähigkeit, Spot-Instanzen zu verwalten, ist ein echter Lebensretter, weil es meine Apps reibungslos am Laufen hält und gleichzeitig meine Cloud-Rechnung um mehr als die Hälfte reduziert. Ehrlich gesagt, es ist, als hätte man einen dedizierten DevOps-Profi, der rund um die Uhr arbeitet, um sicherzustellen, dass wir nie mehr bezahlen, als wir tatsächlich nutzen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Cast AI?

Eine Sache, die ich frustrierend finde, ist, dass es nervenaufreibend sein kann, so viel Kontrolle an eine autonome "Black Box" abzugeben, besonders da sie gelegentlich Arbeitslasten neu startet, um sie zu verschieben, und die Berichterstattung nicht immer so detailliert ist wie die native Cloud-Abrechnung, die ich gewohnt bin. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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