Cast AI Preisübersicht

CAST AI passt automatisch die Größe von Workloads an, entfernt nicht ausgelastete Knoten und wählt in Echtzeit die kostengünstigsten Instanzen aus – und spart dabei bis zu ~ 60 % der Cloud-Kosten, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.\nIhr Autoscaler ist schnell und reaktionsfähig, skaliert Workloads vertikal und horizontal mit minimaler Verzögerung und unterstützt Echtzeit-Bin-Packing.\nEingebaute Sicherheitsüberprüfungen und Echtzeiteinblicke in Schwachstellen und Fehlkonfigurationen in Ihren Clustern sind hilfreich für die Einhaltung von Vorschriften.\nMit Richtlinien können Teams Governance durchsetzen (z. B. die Nutzung von GPUs verbieten oder Instanztypen einschränken), was in großen oder gemeinsam genutzten Umgebungen nützlich ist.\nBesonders für Organisationen mit dynamischen oder schwankenden Workloads führt die Automatisierung von CAST AI zu erheblichen Kosteneinsparungen.\n\t•\tEinfachheit und Geschwindigkeit:\nDie Benutzeroberfläche ist übersichtlich, das Onboarding ist relativ schnell und der Austausch von Knoten erfolgt in Minuten.\n\t•\tIdeal für SRE/Plattform-Teams:\nEntlastet den Aufwand für das Management von Autoscaling, Bereitstellung und Knotenauswahl. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

• Lernkurve bei der Governance:

Die Einrichtung von Richtlinien und die Interpretation einiger Empfehlungen erfordern etwas Lernaufwand, insbesondere für Teams, die neu in den Kubernetes-Interna sind.

• Begrenzte Dokumentationstiefe:

Einige Benutzer könnten die Dokumentation für fortgeschrittene Anwendungsfälle als unzureichend empfinden, insbesondere bei der Integration mit nicht standardmäßigen Setups (z. B. GKE-Arbeitslastidentitätsföderation, benutzerdefiniertes Netzwerk). Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Der größte Vorteil ist die Kombination aus Erkenntnissen und Automatisierung. Cast AI macht es einfach, überprovisionierte Ressourcen zu identifizieren und Einsparungen auf kontrollierte Weise anzuwenden. Die Benutzeroberfläche ist übersichtlich, und die Empfehlungen lassen sich leicht Stakeholdern erklären, die nur Ergebnisse sehen wollen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einige Benutzer erwähnen, dass Kosteneinsparungen real sind, aber die Ergebnisse je nach Reifegrad der Arbeitslast variieren können, sodass es einige Iterationen dauern kann, um das richtige Gleichgewicht zwischen Einsparungen und Stabilität zu finden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.