Les coûts du cloud restent une préoccupation majeure pour les organisations. Selon une récente enquête Anodot, 50 % des entreprises ont du mal à les contrôler, en partie parce qu’elles manquent de visibilité sur leur utilisation du cloud. Sans surprise, la réduction de ces coûts est devenue une priorité absolue. Un rapport de Wanclouds révèle que 81 % des responsables informatiques ont été invités par leur C-suite à réduire ou à ne pas assumer de dépenses supplémentaires dans le cloud.
C’est sûrement de la musique aux oreilles des startups dont la technologie est conçue pour réduire les dépenses. Il y en a plusieurs là-bas. Mais l’un des fournisseurs les plus performants est Cast AI, qui a annoncé aujourd’hui avoir levé 20 millions de dollars dans le cadre d’un investissement dirigé par Creandum avec la participation d’investisseurs existants anonymes.
Fondé par Yuri Frayman, Leon Kuperman et Laurent Gil en 2019, Cast AI – propulsé par l’IA, comme son nom l’indique – analyse l’utilisation du cloud d’une entreprise pour tenter de trouver le rapport coût-performance optimal. Les clients de Cast AI peuvent connecter leurs plans cloud sur AWS, Google Cloud et Azure pour voir les recommandations et faire en sorte que le système les implémente automatiquement.
« Nous avons décidé de créer une plate-forme qui aiderait les entreprises à optimiser et à réduire automatiquement leurs coûts de cloud, sans intervention manuelle », a déclaré Frayman, PDG de Cast AI, à TechCrunch dans une interview par e-mail. « Le besoin d’une telle plate-forme est devenu évident après que nous ayons cofondé Zenedge, une plate-forme de cybersécurité basée sur le cloud qui a finalement été acquise par Oracle. Au fur et à mesure que notre application évoluait, nous avons vu notre facture cloud augmenter de façon exponentielle, passant de milliers de dollars à des millions de dollars… Notre objectif [with Cast AI] était de construire le produit que nous aurions aimé avoir chez Zenedge.
Selon Frayman, Cast s’appuie sur « de nombreux modèles » pour piloter son moteur d’automatisation de l’optimisation de l’utilisation du cloud, qui fait évoluer les ressources cloud en temps réel tout en optimisant les coûts. Les modèles sont entraînés sur les métadonnées d’utilisation des clients, les tarifs du cloud public et les informations d’inventaire, ainsi que sur les « autres signaux » non divulgués que les fournisseurs de cloud mettent à disposition. (Frayman note que les clients qui ne souhaitent pas soumettre leurs données pour la formation peuvent demander qu’elles soient supprimées.)
Tableau de bord d’optimisation de Cast AI, affichant des données en temps réel sur les instances de cloud public. Crédits image : Lancer l’IA
Certains des modèles de Cast sont chargés de déterminer la fréquence à laquelle les travaux de cloud public peuvent être interrompus, tandis que d’autres prédisent la disponibilité de la capacité de calcul disponible. D’autres encore sont formés pour anticiper les changements saisonniers des exigences de charge de travail, comme la diminution de l’utilisation du cloud pendant les mois d’hiver.
« Nous sommes en mesure de prédire la baisse des futurs prix de calcul pour avoir un impact sur la planification future de la charge de travail par lots, un peu comme la recherche d’un vol moins cher sur Kayak et la réservation d’une date future moins chère », a expliqué Frayman.
Comme nous l’avons déjà écrit, il y a plusieurs années, le marché des logiciels d’optimisation du cloud, bien que naissant, se consolidait alors que les opérateurs historiques des secteurs adjacents y voyaient une opportunité de se faire une place. En 2017, Microsoft a acquis Cloudyn, qui fournissait des outils pour analyser et prévoir les dépenses liées au cloud. VMware et NetApp ont respectivement acheté CloudHealth et Spot (anciennement Spotinst) en l’espace de quelques années. Quelque part au milieu de tout cela, Apptio s’est emparé du fournisseur de gestion des dépenses cloud Cloudability, tandis qu’Intel a acheté Granulate pour 650 millions de dollars.
La consolidation n’est pas nécessairement terminée. Mais certains vendeurs prospèrent, à en juger par leurs levées de fonds réussies. Par exemple, ProsperOps, un rival de Cast, a décroché 72 millions de dollars lors d’un tour de table qui s’est clôturé en février.
Pour rester compétitif, Cast a récemment lancé un produit de surveillance et de rapport des coûts du cloud à « coût zéro », semblable à un essai, et sa première offre de cybersécurité : un outil qui montre aux utilisateurs les violations des meilleures pratiques de sécurité telles que mesurées par les références du Center for Internet Security et montre des moyens pour réparer ces violations.
« Notre objectif est d’avoir moins de personnes effectuant un travail d’ordre supérieur et plus intéressant dans les opérations cloud », a déclaré Frayman. « L’industrie est confrontée à un client difficile qui doit économiser immédiatement sur les coûts du cloud et ne peut pas se permettre d’analyser les rapports et d’affecter des personnes pour résoudre le problème manuellement. »
Frayman a refusé de divulguer les chiffres des revenus de Cast. Mais il a déclaré que les revenus trimestriels de Cast avaient augmenté de plus de 220 % depuis le lancement de la plateforme. Des milliers d’applications de clients sont optimisées par la plate-forme, affirme-t-il, et Cast gère activement plus d’un million de processeurs de cloud public.
Il pense que la peur de la Silicon Valley Bank pourrait également stimuler les affaires, compte tenu de la nouvelle pénurie de capitaux. À cette fin, à la lumière des faillites bancaires, Cast propose des services d’intégration gratuits pour une durée limitée. Les clients ne paieront qu’une fois qu’ils commenceront à économiser de l’argent.
Frayman dit que Cast utilisera les fonds nouvellement sécurisés, qui portent le total levé de la startup à plus de 38 millions de dollars, pour développer son équipe et « travailler à avoir un flux de trésorerie positif ».
« Nous avons actuellement 75 employés et prévoyons d’agrandir l’équipe à mesure que l’entreprise évolue et que nous continuons à atteindre nos jalons axés sur les mesures », a-t-il ajouté. « Nous ajouterons des capacités de sécurité automatisées à la plateforme Cast AI. Nous allons également investir dans d’autres fonctionnalités pour aider nos clients dans les opérations du « deuxième jour », comme la surveillance, les tests et les alertes. De cette façon, nous pouvons aider à maintenir les performances et la fiabilité des clusters de nos clients dans le but ultime de minimiser ou d’éliminer complètement l’intervention humaine.
