Das in Miami ansässige Unternehmen Cast AI, ein Startup, das maschinelles Lernen nutzt, um Unternehmen bei der Verwaltung und Optimierung ihrer Cloud-Ausgaben zu unterstützen, gab heute eine erfolgreiche Finanzierungsrunde der Serie B in Höhe von 35 Millionen US-Dollar bekannt.
Führung durch Vintage Investment Partners wird diese Investition die KI-Fähigkeiten von Cast AI erweitern und Unternehmen eine robuste Lösung zur Echtzeit-Kostenverfolgung und -optimierung bieten. Die Plattform automatisiert bislang manuelle Aufgaben im Ressourcenmanagement und senkt so effektiv die Betriebskosten.
„Jeder Einzelne bei Cast AI engagiert sich dafür, unseren Kunden zu helfen, ihre Cloud-Ausgaben durch Automatisierung zu reduzieren, insbesondere bei Aufgaben, die sich besonders gut für maschinelles Lernen eignen“, sagte Yuri Frayman, Mitbegründer und CEO von Cast AI. „Dieses Engagement erklärt, warum unser Kundenwachstum stetig steigt und wir namhafte Kunden gewinnen.“
Automatisierung von Kubernetes-Clustern zur Senkung der Cloud-Kosten
Mit der Beschleunigung der digitalen Transformation modernisieren Unternehmen verschiedener Branchen ihre Anwendungen und migrieren in die Cloud. Viele Teams stehen jedoch vor der Herausforderung, die steigenden Cloud-Kosten zu managen, die aufgrund von Ressourcenfehlverwaltung von Tausenden auf Millionen von Dollar anwachsen können.
Die Gründer von Cast AI – Yuri Frayman, Leon Kuperman und Laurent Gil – die zuvor in der von Oracle übernommenen Cybersecurity-Plattform Zenedge tätig waren, erkannten diese Herausforderung und konzentrierten sich auf KI-gestützte Optimierung. Ihr Ziel war es, fortschrittliche Lösungen zu entwickeln, die das Ressourcenmanagement automatisieren, anstatt auf manuelle Anpassungen angewiesen zu sein.
„Uns wurde schnell klar, dass dies eine universelle Herausforderung ist“, sagte Gil, Chief Product Officer von Cast. „Unsere Mission bei Cast AI war es, das Produkt zu schaffen, das wir uns bei Zenedge gewünscht hätten – eine fortschrittliche KI-Plattform, die in der Lage ist, Ressourcen in Echtzeit zu skalieren und die Kosten zu optimieren.“
Vertrauenswürdige Lösungen für führende Unternehmen
Gegründet im Jahr 2019, hat Cast AI eine Kundenbasis aufgebaut, die Branchenführer wie Akamai, Yotpo, Sharechat, Rollbar, Switchboard und EVgo umfasst. Die Plattform fungiert als All-in-One-Lösung und verwendet fortschrittliche ML-Algorithmen zur Optimierung von Kubernetes-Clustern, während sie umfassende Einblicke in die Ressourcenzuteilung bietet.
Kubernetes (häufig abgekürzt als K8s) automatisiert die Bereitstellung und Verwaltung von containerisierten Anwendungen in On-Premises- und Cloud-Infrastrukturen. Cast AI verbessert diesen Prozess, indem es sich mit großen Cloud-Partnern wie Google Cloud, AWS und Azure integriert, um diese Cluster automatisch zu analysieren und zu optimieren.
Diese sophisticated Aufbereitung ermöglicht es Unternehmen, Einsparungen von 50 % oder mehr bei ihren Cloud-Ausgaben zu erzielen und gleichzeitig Leistung und DevOps-Produktivität zu steigern. So konnte beispielsweise Iterable, einer der Kunden von Cast AI, seine jährlichen Cloud-Kosten um über 60 % senken, was zu Einsparungen von 3-4 Millionen US-Dollar pro Jahr führte.
Zukünftige Entwicklungen am Horizont
Mit der neuesten Finanzierung, die das gesamte Kapital von Cast AI auf 73 Millionen US-Dollar anhebt, plant das Unternehmen, sein Angebot zu erweitern, um weitere Aspekte der Kubernetes-Optimierung zu automatisieren. Kürzlich wurden zwei neue Funktionen eingeführt: Workload Rightsizing und PrecisionPack.
Workload Rightsizing automatisiert die nahezu in Echtzeit erfolgende Skalierung von Arbeitslastanforderungen und gewährleistet sowohl Leistung als auch Kosteneffizienz. PrecisionPack, eine fortschrittliche Kubernetes-Planungsfunktion, verwendet einen verbesserten Bin-Packing-Algorithmus, um die Platzierung von Pods über definierte Knoten hinweg zu optimieren und dadurch die Ressourcennutzung und betriebliche Vorhersehbarkeit zu verbessern.
Während Cast AI eine stabile Position im Bereich FinOps – Werkzeuge zur Reduzierung von Cloud-Ausgaben – einnimmt, sieht es sich der Konkurrenz anderer aufstrebender Unternehmen wie CloudZero, Zesty und Exostellar gegenüber, die ebenfalls erhebliche Unterstützung durch Risikokapital erhalten.
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