Der Massenumstieg auf die Digitalisierung während der Pandemie und die Einführung generativer KI beschleunigten die Cloud-Einführung, und der Trend hat sich nicht umgekehrt. Im Gegenteil, Gartner Schätzungen dass im Jahr 2023 die weltweiten Endbenutzerausgaben für öffentliche Clouds über 599 Milliarden US-Dollar erreichen werden, gegenüber 421 Milliarden US-Dollar im Jahr 2021 und fast 500 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022.
Nicht jedes Unternehmen hat sich gut an die neue Norm angepasst. Eine Herausforderung, mit der sie konfrontiert sind, sind zu hohe Ausgaben. laut einem aktuellen Forrester Berichtsagen satte 94 % der Unternehmen, dass sie vermeidbare Cloud-Kosten aufgrund unzureichend genutzter und überdimensionierter Ressourcen, eines Mangels an internen Talenten zur Überwachung der Cloud-Infrastruktur und anderer damit zusammenhängender Faktoren erlebt haben.
Das hartnäckige Problem, die Cloud-Ausgaben im Auge zu behalten und zu reduzieren, hat einen völlig neuen Markt für Tools hervorgebracht: FinOps, die darauf ausgelegt sind, Cloud-Orchestrierungs- und Optimierungsaufgaben zu abstrahieren. Der Wettbewerb in der Branche nimmt von Tag zu Tag zu, aber eines der erfolgreicheren Unternehmen ist Cast AI, das heute bekannt gab, dass es in einer von Vintage Investment Partners angeführten Serie-B-Runde unter Beteiligung von Creandum und Uncorlated Ventures 35 Millionen US-Dollar eingesammelt hat.
Mit dem neuen Geld beläuft sich die Gesamteinnahme von Cast AI auf 73 Millionen US-Dollar und wird in die Produktentwicklung und den Ausbau des Startup-Teams von knapp über 100 Mitarbeitern gesteckt, sagt CEO Yuri Frayman.
„Jedes Startup muss in diesem wirtschaftlichen Umfeld eine grundlegende Frage beantworten: ‚Wird unser Unternehmen massiv wachsen und vom wirtschaftlichen Gegenwind profitieren, oder werden wir einen Umsatzrückgang erleben?‘“, sagte Frayman in einem E-Mail-Interview mit TechCrunch. „Viele Business-to-Business-Software-as-a-Service-Unternehmen verzeichnen aufgrund von Kostensenkungs- und Effizienzprogrammen der Kunden einen Rückgang oder ein langsameres Wachstum. Unser Geschäft wächst weiterhin schnell, weil wir Kunden retten [money] Sie können ihre Cloud-Ausgaben reduzieren, Leistung und Zuverlässigkeit verbessern und die DevOps- und Engineering-Produktivität steigern.“
Cast AI wurde 2019 von Frayman, Leon Kuperman und Laurent Gil gemeinsam ins Leben gerufen. Die Inspiration des Trios kam von Zenedge, einem cloudbasierten Cybersicherheitsunternehmen, das Frayman, Kuperman und Gil zuvor gemeinsam gegründet hatten (und das Oracle 2018 übernommen hat). Sie hatten Mühe, die Cloud-Kosten unter Kontrolle zu halten, während sie die Plattform skalierten.
„Obwohl wir monatliche Abrechnungen voller Einzelpostenausgaben erhielten, hatten wir keine realistische Möglichkeit, diese Kosten tatsächlich zu senken und unsere Cloud-Ressourcen zu optimieren“, sagte Frayman. „Wir haben schnell gemerkt, dass wir nicht allein sind.“
Mit Cast AI wollten Frayman und sein Team ein Tool entwickeln, das die Cloud-Nutzung automatisch nach oben und unten anpassen und gleichzeitig die Kosten optimieren und Erkenntnisse darüber liefern kann, wie Cloud-Ressourcen – insbesondere Kubernetes-Cluster – aktiv bereitgestellt werden.
Kubernetes, ein offenes System zur Automatisierung der Softwarebereitstellung und -verwaltung in Umgebungen, die „Container“ genannt werden, ist in Clustern organisiert – Sammlungen von Maschinen, auf denen Software ausgeführt wird. Cast stellt eine Verbindung zu öffentlichen Clouds wie AWS, Google Cloud Platform und Azure her und verwendet Modelle, um diese Cluster serverübergreifend zu analysieren und autonom abzustimmen.
Cloud-Nutzungs- und Ausgabenoptimierungs-Dashboard von Cast AI. Bildnachweis: KI einsetzen
„Wir trainieren unsere Modelle anhand von Millionen von Auslastungsdatenpunkten, die alle 15 Sekunden erfasst werden und die anonymisierte CPU- und Speicherauslastung in allen Regionen der Welt und bei allen Cloud-Anbietern umfassen“, erklärte Frayman. „Wir sind in der Lage, niedrigere zukünftige Rechenpreise vorherzusagen, die sich auf die zukünftige Batch-Workload-Planung auswirken werden – so ähnlich wie die Suche nach einem günstigeren Flug mit Kayak und die Buchung eines günstigeren Datums in der Zukunft.“ Wir verfügen außerdem über kundenspezifische Modelle zur Workload-Saisonalität, die es der Cast AI-Plattform ermöglichen, proaktiv und nicht nur auf aktuelle Workload-Anforderungen zu reagieren.“
Cast AI konkurriert mit FinOps-Startups, darunter Exostellar, das im September 15 Millionen US-Dollar für seine Suite von Tools zur Optimierung der Cloud-Ausgaben auf „Unternehmensebene“ einbrachte. CloudZero, ProsperOps, Finout, Vantage, Ternary und Zesty sind nur einige der anderen Unternehmen, die um einen Teil des aufstrebenden FinOps-Segments konkurrieren projiziert bis 2023 einen Wert von 2,75 Milliarden US-Dollar haben.
„Da Unternehmen zunehmend Cloud-nativ agieren, wird unser Einfluss für die C-Suite immer relevanter“, sagte Frayman. „Kunden suchen nach Lösungen von Unternehmen wie Cast AI, weil sie eine unvoreingenommene Quelle der Wahrheit benötigen, die ihnen bei der Bewältigung des FinOps-Problems hilft. Es ist uns egal, ob Google, Amazon oder Microsoft mehr Geld verdienen – letztendlich sind wir für die Einsparungen der Kunden verantwortlich, und das ist es, was wir liefern.“