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「使用量」の最適化
主要なworkload — Kubernetes、コンピュート、ネットワーク、ストレージ、データプラットフォーム — を自律的に最適化。
誰もが求めながら手に入らなかった、自己最適化するインフラです。
対応workload
Kubernetes
Snowflake
Databricks
BigQuery
Spot Instances
AIトークンを紐づける対象:
すべてのAIトークンを、顧客・機能・エージェント単位で追跡
AIコストはブラックボックス。LLMゲートウェイはトークンの総量しか教えてくれず、「誰が」使ったのかは分かりません。Attribute™なら、すべてのトークン、推論、学習ジョブを、それを引き起こしたチーム・プロダクト・顧客まで遡って追跡できます。
利益率はアトリビューションから始まる
顧客別のAI利用状況を可視化
AIコストは動的で、利用量に比例して変動します。文脈が見えないままでは、価格設計も利益率の予測も、健全なスケーリングも成り立ちません。Attributeは、AI支出を実際の利用量に紐づけ、価格設定やスケーリングの判断を実データで裏付けます。
- AIトークン消費を顧客単位のコンテキストで表示
- プロダクト構成全体で機能別のAIコストを可視化
- モデル単位ではなくAI機能単位で利益率への影響を計測
- 損益に響く前に暴走する消費を早期検知
- AIトークン消費を顧客単位のコンテキストで表示
- プロダクト構成全体で機能別のAIコストを可視化
- モデル単位ではなくAI機能単位で利益率への影響を計測
- 損益に響く前に暴走する消費を早期検知
ゲートウェイの先まで見通す
ゲートウェイでコストを隠さない
多くのチームはAIをゲートウェイ経由でルーティングしています。問題は、どの課金ツールもゲートウェイ自体を「利用者」と見なしてしまうこと。
Attribute™のeBPFセンサーはゲートウェイの入出力トラフィックを捕捉し、各推論リクエストを、それを発生させたworkload、プロダクト、顧客まで遡って追跡します。
計装作業は一切不要。マネージド型・セルフホスト型のいずれにも対応し、OpenAI、Azure OpenAI、Bedrock、Anthropicで動作します。
すべてのトークンを配分
AI消費のインサイト
- アプリケーション単位でのトークン消費を追跡
- 顧客ごとに細分化した利用量ベースのAIコスト配分
- トークン、コンピュート、GPU、データベースまで含めた完全なTCO
- 顧客ごとに細分化した利用量ベースのAIコスト配分
- トークン、コンピュート、GPU、データベースまで含めた完全なTCO
得られるもの
Attribute™は他のツールが見落とすものを捉える
LLMゲートウェイ、共有GPUクラスタ、AIエージェントにはタグが付いていません。今後も付くことはないでしょう。だからこそAttributeは、実行中のネットワークトラフィックを直接読み取り、どのモデルが、どのworkloadから、どの顧客やエージェントの操作で呼び出されたのかを特定します。
入力トークン、出力トークン
入力・出力・キャッシュトークンをリクエスト単位で内訳表示。
機能単位でAIコストを配分
どのプロダクト機能がLLM支出を押し上げているかが見える。
エージェント別コスト
AIエージェントごとの運用コストを計測。
AI異常検知、リアルタイム
想定外のトークン急増を、利益率に影響する前に検知。
顧客別のAI利用を、人間とエージェントで分離
人間による利用とエージェントによる利用を切り分け、顧客ごとの実際のサービス提供コストを把握。
シグナル → アクション
利用がポリシーを超えたら、キーの一時停止やモデル切替を自動実行。
22%の裏側にある計算
3つのレバー。実データに基づく計算。作り物のベンチマークは使わない。
クラウド、データプラットフォーム、commitmentsを横断した、削減の源泉。
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「レート」の最適化
使用量の変化に合わせて追従するcommitmentsのportfolioを継続的に最適化。ロックインリスクを避けつつ、確実に削減を積み上げます。
DoiTはこれまでに総額200億ドル規模のクラウド契約を交渉してきました。だから最良の条件を引き出せます。
提供内容
Savings Plansの自動化
Procurementアドバイザリー
プライベート価格へのアクセス
エンタープライズディスカウントプラン
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FDE、オンコール対応
Forward Deployed Engineersを地域ではなくトピックでアサイン。
ジュニアも汎用担当もなし。目の前のworkloadに精通した専門家に、母国語で直接アクセスできます。
含まれるもの
LLM/GenAI最適化
Kubernetes最適化
アーキテクチャ最適化
エンタープライズサポート&トレーニング
急成長企業を支えるCloud Intelligence™
47%
Kubernetesの削減率
$500,000
監査済み削減額
“PerfectScaleは、ダッシュボードや会議では決して得られなかったものをもたらしてくれました。稼働時間を犠牲にせず、Kubernetesのムダを安全かつ自動で削減する仕組みです。 今や私たちは最適化を、勘に頼る作業ではなくガバナンスとして扱っています。”
Thomas Comtet
Senior Staff Engineer, SNCF
あなたのチームを紹介
Forward Deployed Engineersとは?
より速く前進するためのスキルを備えた、経験豊富なクラウドエキスパートたち。
あなたのアーキテクチャ、ビジネスコンテキスト、制約を理解した上で、プラットフォームエンジニアリングとFinOpsのチームと肩を並べて働きます。
プラットフォームに含まれる存在。請求書には現れません。
Forward Deployed Engineers
タイムゾーン
対応言語
最高効率を引き出す、AI駆動のKubernetes自動化
自己最適化するKubernetesインフラ
本番環境向けに、リアルタイムでworkloadを意識した自動化を実現。Kubernetesコストを最大50%削減し、信頼性も向上させます。
PerfectScaleはAI駆動のインサイトで動的な利用パターンを解析し、workloadに最適なリソースレベルを見極め、設定ミスを排除。インフラ全体で最適なパフォーマンスと安定した可用性を確保します。
FinOpsをオートパイロットに
削減施策、リソーススケジューリング、遊休リソース対応を、自動で実行。
よく使われるFinOpsユースケースの豊富なライブラリを活用し、日々のクラウドガバナンスやメンテナンス業務向けのAI駆動・完全自動化ワークフローをすばやく構築できます。
Snowflake、Databricks、BigQueryで20%削減。自動で。
Snowflake、Databricks、BigQuery向けの最適化とクエリレベルの可視化
ウェアハウスの利用最適化が継続的に走ります。手動介入は不要。PerfectScaleを使うチームは通常、Snowflake、Databricks、BigQueryを横断して、最初の2週間以内に二桁のコンピュートコスト削減を実感しています。
取り逃していた削減を取り戻す
AWS、GCP、Azureのcommitmentsを自動化
リスクを織り込んだ自動化と、内蔵の実行コントロール。AWS、Google Cloud、Azureを横断してより多くの削減を確保しながら、全体を完全に把握できます。当てずっぽうなし。過剰なcommitmentもなし。後悔もなし。
Cloud Intelligence™
プラットフォームを知る
AIのスピードでFinOpsを回す。Cloud Intelligence™は、シニアクラウドアーキテクト、AIエージェント、深いマルチクラウドデータを、1つのプラットフォームに束ねます。
10x
ダッシュボード頼みのツールと比べて、実行された推奨施策の数
19%
導入初四半期の平均クラウドコスト削減率
87.9%
推奨施策の平均実行率
クラウドの請求書は、もう謎ではない
最適化、自動化、専門知識。すべてを1つのプラットフォームに。
エンタープライズチームのために設計
コンシューマー品質の使い心地に、エンタープライズ水準のセキュリティ
FinOpsとプラットフォームのチームが必要とするすべてを、彼らが本当に使いたくなるインターフェイスで。
精緻なコスト配分
部門、プロダクト、チーム単位でコストを配分。
自動化を中核に
運用するな。自動化せよ。
エンタープライズグレードのセキュリティ
SOC 2およびISO 27001認証取得済み。
ユニットエコノミクス
あらゆるコスト・ビジネスデータを取り込む。
アーキテクチャコンテキスト
依存関係を壊さずに最適化。
インテグレーション
40以上のSaaSツールと接続。
急成長企業を支えるCloud Intelligence™
90日
平均でプラスのROIを達成するまで
28日
平均導入期間
“DoiTの信頼性への徹底したこだわりと、システムの柔軟性。この組み合わせのおかげで、私たちはエンジニアの手を煩わせることなく、Amazon EKSのworkloadを安全に最適化できています。”
Oren Ashkenazy
Director of DevOps and Cloud at Fiverr
