Du verfolgst Deine Cloud First Strategie und migrierst mehr und mehr Workloads in die Cloud bzw. hast bereits eine Vielzahl von Workloads in der Cloud laufen? Absolut verständlich, die Cloud ist hoch dynamisch und die Hyperscaler sind technologisch führend.
Allerdings solltest Du Dich als Cloud-verantwortlicher Anwender fragen, wie Du trotz komplexer Preismodelle Deine Kosten um 35%+ reduzieren kannst, eine klare Sichtbarkeit der Kostentreiber erreichst und sicherstellen kannst, dass Deine Cloud-Nutzung kontinuierlich optimiert wird!
Mit unserem vielfach erprobten Cloud Kosten Optimierungssystem identifizieren wir sicher alle Möglichkeiten, setzen die sinnvollen gemeinsam um und machen Dich zum Frontrunner in der Cloud Optimierung!
Offensichtliche Optimierungen
Nicht offensichtliche Optimierungen
Einkaufs- und Discount-Optimierung
Infrastruktur- und Resourcen-Optimierung
Workload-Analyse und Cloud-native Modernisierung
Ziel eines jeden Unternehmens ist es die Cloud optimal einzusetzen. Bei den meisten klafft allerdings eine große Lücke zwischen dem Status Quo, den aktuellen Problemen und der gewünschten Zielsituation.
ca. 28% der Cloud Kosten verschwendet werden
die Cloud Migrationen weiter schnell voranschreiten (Cloud First Strategien) und die Kosten steigen.
in wirtschaftlich schwierigen Zeiten der Druck auf die Run-Kosten / Opex steigt.
die Mehrzahl der Anwender noch keine Initiativen zur Reduktion der Cloud Kosten und Optimierung haben.
Du hast deine Kosten um 35%+ reduziert und Verschwendung dauerhaft abgestellt.
Du hast einen schlanken, effektiven Prozess zur kontinuierlichen Kosten und Nutzungsoptimierung
Du nutzt die unterschiedlichen Cloud "pay-as-you-go" Modelle ideal.
Du bist Frontrunner und zeigst messbaren Erfolg. Du hast mehr Ressourcen für Innovation & Wertschöpfung.
Heinrich Erkens | Geschäftsführer
Magic Manuals
Wir hätten nie erwartet, dass es so viele Möglichkeiten gibt, den Cloud Spend so deutlich zu reduzieren. Dazu waren nur unwesentliche Änderungen in der Infrastruktur und in der App notwendig. Am Ende konnten wir Einsparungen in Höhe von mehr als 43% im Vergleich zu vor der Optimierung erreichen. Das war deutlich mehr, als wir jemals erwartet hätten.
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