ScaleOps Bewertungen & Produktdetails

ScaleOps war einfach in unseren 6 Haupt-GKE-Clustern einzurichten, die jeweils etwa ~1k einzigartige Workloads mit 350 Knoten und insgesamt ~3k Kernen nutzen. Wir arbeiteten eng mit dem ScaleOps-Team während der Integration zusammen, und sie boten schnell Unterstützung. Wir haben etwa 30k USD pro Monat an Computerkosten durch die optimierte Rechtegrößenanpassung von ScaleOps seit der Installation eingespart. Neben den Kosteneinsparungen haben wir eine enorme Verbesserung in der Häufigkeit von OOM-Kills auf der Plattform festgestellt. Die automatisierte Rechtegrößenanpassung ist in unserer Organisation mit Hunderten von Entwicklern viel einfacher zu skalieren als frühere Lösungen zur Workload-Rechtegrößenanpassung. Die benutzerdefinierten Richtlinien von ScaleOps machen es einfach, die Rechtegrößenanpassung für unterschiedliche Workloads in Bezug auf Latenz, Zuverlässigkeit und technische Anforderungen zu steuern, was uns die Flexibilität gibt, aggressive Kostenoptimierung dort voranzutreiben, wo wir können, während wir für kritischere und anspruchsvollere Workloads einen großen Spielraum lassen. Die Verwendung ihrer GitOps-ähnlichen Konfiguration von Richtlinien und das Anhängen von Workloads an diese Richtlinien ermöglicht es uns, dies trotz der Konfiguration von 6k unterschiedlichen Workloads im großen Maßstab zu steuern. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Während der Betrieb von ScaleOps im Cluster bestimmte Vorteile für Zuverlässigkeit und Sicherheit bietet, verbraucht die erforderliche Prometheus-Bereitstellung eine erhebliche Menge an CPU und Speicher, was unsere Gesamtkosteneinsparungen verringert. Darüber hinaus bedeutet das eigenständige Management von Prometheus, dass wir Fachwissen in dessen Betrieb entwickeln müssen, um ScaleOps ordnungsgemäß am Laufen zu halten. Wie bei der automatisierten Rechtegrößenanpassung führt das Vertrauen auf ScaleOps zur Aufrechterhaltung einer optimalen Arbeitslastgröße zu einer Abhängigkeit, wodurch ScaleOps selbst zu einem potenziellen Single Point of Failure in unserer Infrastruktur wird. Es gibt auch einige Fehler in der Benutzeroberfläche. Zum Beispiel wenden CronJobs ihre GitOps-konfigurierten Richtlinien erst an, wenn sie tatsächlich ausgeführt werden. Die Benutzeroberfläche ist extrem träge, wahrscheinlich aufgrund der hohen Anzahl von Arbeitslasten, die wir haben. Es scheint, dass das Frontend alle Arbeitslasten in den Speicher lädt und sie während der Interaktion manipuliert, was langsame JavaScript-Reaktionen auf Aktionen wie Klicken und Mouse-Over verursacht.

Viele der Funktionen neben der Arbeitslast-Rechtegrößenanpassung scheinen unreif zu sein und/oder bieten nichts mehr als das, was von Kubernetes oder GKE standardmäßig bereitgestellt wird. Zum Beispiel kann der Cluster-Spielraum leicht mit der offiziellen Kubernetes-Dokumentation zur Überprovisionierung von Knoten (https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/node-overprovisioning/) erreicht werden, mit deutlich mehr Anpassungsmöglichkeiten für Ihren Anwendungsfall. Ihr "Spot-Optimierungs"-Feature bietet keinen Mehrwert für uns, den wir nicht bereits von GKEs eingebautem Compute-Class-Feature erhalten. Ich bin mir nicht sicher über den realen Anwendungsfall ihres Replikat-Optimierungs-Features, aber es scheint für uns völlig nutzlos zu sein. Ich denke, die anderen Funktionen neben der Arbeitslast-Rechtegrößenanpassung wurden als Füllmaterial hinzugefügt, um das Produkt an das Management zu vermarkten, ohne echten technischen Wert für Unternehmen zu bieten, die ScaleOps verwenden. Das ist für uns kein wirkliches Problem, da wir an nichts anderem als der Arbeitslast-Rechtegrößenanpassung interessiert waren, als wir die Lösung gekauft haben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Während ich den Aspekt der Kosteneinsparungen von ScaleOps sehr schätze, finde ich es als eines meiner bevorzugten Werkzeuge für die allgemeine Beobachtbarkeit/Überwachung unseres Systems. Es bietet mir eine einfache Möglichkeit, potenzielle Probleme und Fehlkonfigurationen in unserem System zu erkennen. Wir haben viele "Leichen im Keller" mit ScaleOps aufgedeckt. Schließlich wäre es nachlässig von mir, den Support des ScaleOps-Teams nicht zu erwähnen. Bei mehreren Gelegenheiten hatten wir Probleme im System, und das ScaleOps-Team half uns, diese zu analysieren und zu beheben. Das Problem wurde NICHT durch die ScaleOps-Tools verursacht, aber sie waren geduldig und engagiert genug, um uns durch die eigentliche Ursache zu führen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich würde es nicht als Abneigung bezeichnen, aber ich würde gerne eine kontinuierliche Erweiterung der Funktionen auf der Knotenverwaltung und Hostseite sehen. Ich kann sehen, was ScaleOps erreichen möchte, aber ich habe Schwierigkeiten, Karpenters Entscheidungsfindung zu folgen. Ich würde dies gerne in einer vollständig integrierten Ansicht sehen, um die Bewegung von Pods und Knoten zu verstehen. Zusätzlich habe ich spezialisierte Knoten, die ihre eigenen Hostanwendungen ausführen, außerhalb des Einflussbereichs von Kubernetes und manchmal die Ressourcenverwaltung beeinträchtigen. Es wäre unglaublich, wenn ScaleOps sich dieser Systemressourcennutzung bewusst wäre und diese in die kubelet/system reservierte Kapazität einbeziehen könnte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Als Administrator war meine Erfahrung mit ScaleOps äußerst positiv. Die Plattform zeichnet sich durch ihre einfache Bereitstellung und Verwaltung aus, die eine schnelle Einführung und nahtlose Integration in bestehende Kubernetes-Umgebungen ermöglicht. Der Einrichtungsprozess ist intuitiv und erfordert nur minimale manuelle Konfiguration, bietet jedoch gleichzeitig volle Kontrolle für fortgeschrittene Benutzer.

Aus einer Kostenoptimierungsperspektive liefert ScaleOps messbare Ergebnisse. Seine intelligente Automatisierung passt die Ressourcen dynamisch an die Arbeitslastanforderungen an und hilft so, die Infrastrukturkosten erheblich zu senken, ohne die Leistung oder Stabilität zu beeinträchtigen. Die integrierten Überwachungs- und Analysetools bieten klare Einblicke in die Cluster-Nutzung und das Skalierungsverhalten, was sowohl den Betrieb als auch die Fehlersuche vereinfacht.

ScaleOps bietet auch granulare Konfigurationsoptionen, die eine präzise Feinabstimmung der Skalierungsrichtlinien ermöglichen. Administratoren können Schwellenwerte, Skalierungsintervalle und das Verhalten von Knotengruppen leicht an anwendungsspezifische Bedürfnisse oder geschäftliche SLAs anpassen. Diese Flexibilität gewährleistet ein optimales Gleichgewicht zwischen Leistung und Kosteneffizienz.

Ein weiterer starker Punkt ist die Reaktionsfähigkeit und die Qualität des Supports vom ScaleOps-Team. Sowohl der Kundensupport als auch die Entwicklungsteams waren proaktiv, boten rechtzeitige Unterstützung, klare Dokumentation und integrierten Feedback in Produktaktualisierungen. Ihr Engagement spiegelt ein echtes Engagement für kontinuierliche Verbesserung und Kundenerfolg wider.

Insgesamt ist ScaleOps eine robuste, kosteneffiziente und administratorfreundliche Automatisierungsplattform, die die Betriebseffizienz verbessert, die Cloud-Ausgaben reduziert und Teams befähigt, sich mehr auf Innovation als auf Infrastrukturmanagement zu konzentrieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Plattform weist in ihren Automatisierungs-Workflows nicht genügend Fehlertoleranz auf. Es ist möglich, versehentlich eine Cluster-Automatisierung ohne Bestätigung oder Rückrolloption auszulösen. Es gibt keinen sekundären Schutzschritt oder Abbruchmechanismus, was das Risiko unbeabsichtigter Aktionen auf Live-Clustern erhöht.

Zusätzlich ist der Ansatz für Updates und Versionierung nicht sehr übersichtlich. Fehlerbehebungen werden unter demselben Versionstag veröffentlicht, was zu Verwirrung führen kann, wenn es darum geht, Systemupdates zu verfolgen oder die Kompatibilität zwischen Umgebungen zu validieren. Eine klarere Versionierungspolitik und ein transparenterer Update-Prozess würden helfen, die betriebliche Kontrolle und das Vertrauen zu verbessern. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich finde ScaleOps unglaublich effektiv für die Automatisierung der Ressourcenoptimierung über unsere Kubernetes-Cluster hinweg, was unsere Kosteneffizienz erheblich verbessert und den Bedarf an manuellen Eingriffen reduziert hat. Die Benutzerfreundlichkeit und die intuitive, klare Benutzeroberfläche machen das Navigieren und Anwenden verschiedener Richtlinien einfach, insbesondere mit der hilfreichen Auto-Erkennungsfunktion. Der proaktive Support von ScaleOps ist bemerkenswert; sie nehmen Kontakt auf, wenn Probleme auftreten, und bieten Anleitung und praktische Hilfe, ohne dass wir zuerst Kontakt aufnehmen müssen. Ich schätze auch die Funktion, die die Ressourcennutzung für jeden Knoten anzeigt und klare Einblicke in die Clusterleistung bietet, was zusammen mit der Möglichkeit, Speicher- und CPU-Anforderungen im Vergleich zur tatsächlichen Nutzung im Laufe der Zeit zu vergleichen, uns hilft, die Ressourceneffizienz zu verstehen und zu optimieren. Diese Fähigkeiten helfen uns, fundierte Entscheidungen über Skalierung und Ressourcenallokation zu treffen, Überprovisionierung zu verhindern und die Betriebseffizienz zu verbessern. Besonders bewundere ich die einfache Einrichtung und den Support, den wir erhalten haben, der die Einschränkungen klärte und half, Herausforderungen effektiv zu bewältigen. Insgesamt ist ScaleOps ein zuverlässiges Tool, das ich aufgrund seiner benutzerfreundlichen Oberfläche, des proaktiven Supports und der effizienten Ressourcenoptimierungsfähigkeiten erneut wählen würde, und ich kann es sehr empfehlen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich habe Situationen erlebt, in denen der Cluster nicht genügend verfügbare Ressourcen hatte, da zusätzliche Replikate versuchten, ohne einen freien Knoten zu finden, hochzuskalieren. Außerdem gab es Fälle, in denen Replikate die ScaleOps-Ressourcendefinitionen nicht sofort erhielten, was ihre Abläufe störte. Des Weiteren standen wir vor Fällen, in denen eine Ressource die ScaleOps-Konfigurationen nicht sofort übernahm, was eine Beendigung oder einen Neustart erforderte, bevor die richtige Richtlinie angewendet wurde. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Während Kubernetes jetzt native vertikale Pod-Autoskalierung unterstützt, ist es sehr hilfreich, eine ordentliche Benutzeroberfläche mit Dashboards zu haben und durch die gesamten Workloads suchen zu können. Die eingebauten Richtlinien funktionieren in den meisten Fällen perfekt. Die Fehler- und Warnhinweise in "Node Management" und "Pods Rightsizing" helfen uns, Infrastrukturprobleme zu finden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es wird wirklich langsam, wenn man mit einem großen EKS-Cluster (800 Knoten) arbeitet. Bei der Aggregation von 10+ Clustern wird auch das Indexieren langsam. Ich würde mich über mehr Beispiele oder klarere Beschreibungen zu konfigurierbaren Parametern in Richtlinien usw. freuen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

ScaleOps war ein Wendepunkt für das effiziente Management unserer Cloud-Ressourcen. Die Plattform bietet klare Einblicke in die Clusterleistung und Ressourcennutzung, was uns hilft, Workloads automatisch zu optimieren, ohne ständige manuelle Eingriffe. Ich schätze besonders, wie nahtlos es ist und wie intuitiv die Benutzeroberfläche ist – man kann sofort sehen, wo Einsparungen herkommen. Die Automatisierungsfunktionen rund um Skalierung und Right-Sizing sparen sowohl Zeit als auch Kosten, und die Berichtsanalysen erleichtern es, den Wert den Stakeholdern zu kommunizieren. Insgesamt vereinfacht es die komplexe Cloud-Optimierung in etwas Handlungsfähiges und leicht zu verwaltendes. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt sehr wenig, was man nicht mögen könnte. Gelegentlich kann es etwas dauern, bis die Empfehlungen nach größeren Konfigurationsänderungen aktualisiert werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

ScaleOps bietet eine transparente und automatisierte Intelligenzschicht zur Optimierung von Kubernetes-Clustern. Was ich am meisten schätze, ist das Maß an Transparenz und Kontrolle, das es bietet; im Gegensatz zu Black-Box-Autoskalierern ermöglicht ScaleOps mir, die Begründung hinter jeder Empfehlung oder Anpassung zu sehen. Die Einblicke in die Cluster-Auslastung und die potenziellen Einsparungen sind hervorragend, und die Integration in unsere bestehenden CI/CD- und Überwachungs-Workflows verlief völlig nahtlos.

Am wichtigsten ist, dass ihr Kundensupport außergewöhnlich ist; Sie sind sehr reaktionsschnell, sachkundig und wirklich rücksichtsvoll. Es ist eine der besten Support-Erfahrungen, die ich gemacht habe. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt viele Upgrades, die sich manchmal übertrieben anfühlen können. Ich verstehe jedoch, dass, da Kubernetes häufig aktualisiert wird und sich seine Funktionen weiterentwickeln, die Entwickler den Code ständig anpassen müssen, um Schritt zu halten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es tut, was getan werden muss - es spart Geld :)

Es ist auch schön, die Dashboards und Überwachungstools zu haben, auch wenn es aus meiner Sicht nicht dafür gedacht ist.

Wir verwenden es in einigen "niedrigen" Umgebungen und hatten keine größeren Probleme.

Einmal implementiert, ist es wirklich einfach zu bedienen und zu steuern. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Wir hatten einige Leistungsprobleme bei der Verwendung von Scaleops in unserer Produktionsumgebung, was dazu führte, dass wir es teilweise deaktivierten und das Vertrauen in das Produkt verloren.

Die Konfiguration kann einfacher zu steuern sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ermöglicht Ihnen, Anpassungen der Ressourcen fast vollständig zu vergessen. Es erstellt einen sehr praktischen Performance-Viewer, der es Ihnen und den Entwicklern ermöglicht, Leistungsprobleme schnell zu debuggen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Knotenverwaltung fehlt einige Anzeigeoptionen - um Knoten nach Labels gruppieren zu können (da wir NetApp Spot.io für den Cluster-Autoscaler verwenden) Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Spart die Notwendigkeit, die Anforderungen eines Dienstes anzupassen, wenn sich die Last ändert, und tut dies "live" - es ist nicht nötig, ein neues Helm mit den angepassten Anforderungen bereitzustellen. Bietet auch eine großartige Visualisierung der Ereignisse des Clusters und des Dienstes und hilft bei der Fehlersuche. Der Kundensupport ist sehr reaktionsschnell. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Hat Komponenten, die DaemonSet sind, die manchmal auf kleinen Knoten größere Anforderungen haben als die Arbeitslast selbst, was ziemlich verschwenderisch ist.

Auch das Verwalten der Richtlinien im Code ist wirklich eine notwendige Funktion. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.