Cast AI Reseñas y Detalles del Producto

CAST AI ajusta automáticamente el tamaño de las cargas de trabajo, elimina los nodos infrautilizados y selecciona las instancias más rentables en tiempo real, ahorrando hasta un ~60% en las facturas de la nube sin sacrificar el rendimiento.

Su escalador automático es rápido y receptivo, escalando las cargas de trabajo vertical y horizontalmente con un retraso mínimo, y admite la agrupación en tiempo real.

El escaneo de seguridad incorporado y los conocimientos en tiempo real sobre vulnerabilidades y configuraciones incorrectas en sus clústeres son útiles para el cumplimiento.

Con políticas, los equipos pueden hacer cumplir la gobernanza (por ejemplo, prohibiendo el uso de GPU o restringiendo tipos de instancias), lo cual es útil en entornos grandes o compartidos.

Especialmente para organizaciones con cargas de trabajo dinámicas o variables, la automatización de CAST AI conduce a reducciones de costos sustanciales.

• Simplicidad y Velocidad:

La interfaz de usuario es limpia, la incorporación es relativamente rápida y los reemplazos de nodos ocurren en minutos.

• Ideal para Equipos de SRE/Plataforma:

Alivia el dolor de gestionar el escalado automático, la provisión y la selección de nodos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

• Curva de aprendizaje en gobernanza:

La configuración de políticas y la interpretación de algunas recomendaciones requieren un poco de aprendizaje, especialmente para los equipos nuevos en los aspectos internos de Kubernetes.

• Profundidad limitada de la documentación:

Algunos usuarios pueden encontrar que la documentación es insuficiente para casos de uso avanzados, particularmente al integrarse con configuraciones no estándar (por ejemplo, federación de identidad de carga de trabajo de GKE, redes personalizadas). Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

- 30% de ahorro en costos de nube en todo nuestro cómputo

- Aumento en la productividad de mi equipo: una tarea que tomaba siete días ahora se realiza en tres o cuatro días

- También desbloqueamos ahorros adicionales de costos con Spot Instances gracias a la selección automatizada de instancias Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Sin quejas, el soporte de Cast es excelente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

CAST AI ofrece un monitoreo de costos de Kubernetes robusto, proporcionando una visibilidad clara del uso de recursos y gastos a través de los clústeres. Sus recomendaciones de costos accionables son particularmente útiles, guiando a los usuarios sobre cómo optimizar o reducir gastos con pasos específicos y prácticos. Además, CAST AI admite el monitoreo de clústeres a nivel organizacional, facilitando a las organizaciones la gestión y el análisis del costo y rendimiento de múltiples clústeres en un solo lugar. En general, CAST AI es una herramienta efectiva para las empresas que buscan tener un mejor control sobre sus costos y eficiencia en Kubernetes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aunque CAST AI ofrece potentes funciones de optimización de costos, hay algunas áreas que podrían mejorarse. La configuración inicial y la integración con entornos Kubernetes existentes pueden ser complejas y pueden requerir tiempo y experiencia considerables. Algunos usuarios han informado de una curva de aprendizaje al navegar por la interfaz de usuario y comprender toda la gama de funcionalidades. Además, como plataforma de terceros, puede haber preocupaciones sobre la seguridad de los datos y la entrega de la gestión de clústeres. El precio también podría convertirse en una consideración para equipos más pequeños u organizaciones con presupuestos limitados. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La capacidad de CAST AI para optimizar automáticamente las cargas de trabajo de Kubernetes en cuanto a costo y rendimiento es increíblemente poderosa. Aprecio especialmente las funciones de escalado automático y dimensionamiento adecuado que reducen nuestra factura de la nube sin intervención manual. La interfaz es intuitiva y la integración con AWS y GCP fue perfecta. La visibilidad de costos en tiempo real y las recomendaciones accionables nos ayudan a mantenernos al tanto del uso de recursos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hay una curva de aprendizaje durante la configuración inicial, especialmente si eres nuevo en los aspectos internos de Kubernetes. Además, me gustaría ver más documentación sobre configuraciones de políticas personalizadas para empresas con necesidades de infraestructura únicas. Aunque el soporte es útil, el tiempo de respuesta podría ser un poco más rápido durante problemas críticos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

CAST AI es una herramienta fácil para incorporar los clústeres de Kubernetes. Proporciona paneles fáciles de entender para la utilización de CPU y RAM del nodo y las cargas de trabajo. Es fácil implementar las cosas con la ayuda de CAST. Acción rápida sobre los problemas con el soporte al cliente 24X7. La reprogramación es una gran característica proporcionada por CAST con la cual podemos programar el reequilibrio con horarios flexibles. Nosotros, desde nuestra organización, estaremos viendo frecuentemente la consola. También proporciona configuraciones de Slack y alertas sobre las métricas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

CAST AI debería mejorar las siguientes características, como proporcionar los registros para los escaladores automáticos de carga de trabajo. Los registros de auditoría deben mejorarse para una mejor comprensión de las incorporaciones. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

CAST AI ayuda a las organizaciones a gestionar los recursos en la nube y optimizar la parte de costos con alta disponibilidad a bajo costo. Su equipo de consultoría es muy confiable y está disponible casi en cualquier momento.

La integración con CAST AI es muy fácil y hemos conectado nuestro clúster a la herramienta CAST AI y, utilizando plantillas de nodos y asignación de recursos, el tipo de máquina y los recursos se programaron para los pods en el clúster de Google Kubernetes Engine. Incluso podemos definir la región donde desplegar nuestros pods.

Usamos un script de terraform para conectar nuestros clústeres a las herramientas de CAST AI. El equipo de CAST AI es muy útil en la parte de integración al proporcionar la documentación para conectar nuestro clúster a CAST AI. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A veces hay algunos problemas que surgen, como tipos de máquinas que podrían no ser compatibles con las aplicaciones que aprovisionamos con la herramienta CAST AI, lo cual realmente me molesta. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Para una plataforma que utiliza la multi-tenencia de k8s, monitorear y optimizar costos fácilmente a través de muchos clústeres y espacios de nombres es muy importante. Cast nos da una manera fácil de lograr esto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Para cargas de trabajo desiguales entre Pods en un Deployment o StatefulSet, el autoescalado no siempre ofrece los mejores resultados, pero esto es cierto para todas las opciones de autoescalado de k8s disponibles. Con cast.ai puedes ajustar manualmente las solicitudes/límites. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Seleccionar automáticamente el tipo de máquina Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Por favor, añade más documentación de características en la consola. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Fue muy fácil para nosotros cambiar de AWS EKS Karpenter a CastAI. Sus módulos de Terraform nos permitieron integrarlo perfectamente en nuestros flujos de trabajo de Infraestructura como Código.

Ya durante la POC, pudimos reducir los costos de instancia en alrededor del 30%, por lo que el producto se pagó solo. Debido a eso, fue muy fácil convencer a la gerencia de comprar el producto.

En este momento estamos trabajando junto con Cast AI para implementar el escalado vertical y horizontal para todas nuestras cargas de trabajo principales (Cast AI VPA + Keda HPA). Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El modelo de permisos necesita ser ampliado. Actualmente no hay forma de otorgar permisos por clúster o espacio de nombres. Eso sería necesario para la responsabilidad compartida. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La automatización de costos en la nube de Cast.AI ofrece una solución robusta para la optimización de recursos a través de su tecnología innovadora, aliviando significativamente la carga sobre los equipos de DevOps. A medida que se integra sin problemas en nuestros clústeres de Kubernetes, se ha convertido en un componente crítico de nuestra infraestructura. Sin el sólido apoyo de Cast.AI, el proceso de integración podría haber sido arriesgado y complejo. Lo que realmente distingue a Cast.AI es cómo simplifica la incorporación y asegura que los usuarios puedan utilizar efectivamente todas las funciones. El equipo de soporte siempre es rápido y efectivo, proporcionando la orientación necesaria para navegar por las complejidades de la herramienta. Este nivel de asistencia infunde confianza tanto en la plataforma como en los profesionales dedicados detrás de ella. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No tengo quejas significativas sobre Cast.AI; cualquier problema encontrado durante nuestro proceso de integración ha sido resuelto rápidamente por el equipo de soporte o incluso directamente por los desarrolladores. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.