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SedaiGestion cloud autonome qui optimise continuellement le coût, les performances et la disponibilité.

4.8 (5)
Daniel NikulshynÉvalué par Daniel Nikulshyn·Mis à jour juillet 2026

Aperçu

Sedai est une plateforme pilotée par l'IA qui gère de manière autonome l'infrastructure cloud auprès de fournisseurs tels qu'AWS, Azure et Google Cloud. Elle utilise l'apprentissage automatique pour analyser les modèles de charge de travail et prendre des décisions en temps réel concernant la taille, la mise à l'échelle et la configuration des ressources, sans qu'une approbation humaine soit requise pour chaque action. Conçu pour les équipes SRE, DevOps et d'ingénierie de plateforme, Sedai vise à réduire les dépenses cloud et les incidents de performance en agissant sur des signaux que les outils de surveillance traditionnels ne font remonter que sous forme d'alertes. Il prend en charge les services de calcul, de conteneurs, de serveurless et de données, en s'intégrant aux piles d'observabilité existantes pour fonder ses décisions sur la télémétrie de production.

Fonctionnalités clés

  • Optimisation autonome de la tarification et de l'échelle
  • Optimisation du coût continue
  • Surveillance des performances et de la disponibilité
  • Support des calculs, de Kubernetes et sans serveur
  • Intégrations avec Datadog, Prometheus et CloudWatch
  • Garde-fous basés sur des politiques et approbations
  • pros
  • :
  • Automatisation en boucle fermée réduit la réglage manuel,Couverture multi-cloud et multi-service,Optimise à la fois le coût et les performances simultanément,Intègre avec les outils d'observabilité courants,Garde-fous de sécurité et options de retournement
  • cons
  • :
  • Unification de tarification pour les équipes de petite taille peut ne pas convenir,Actions autonome nécessitent confiance et temps de mise en place,La meilleure valeur dépend de l'échelle et de la variabilité des charges de travail,useCases,:,[object Object],[object Object],[object Object],[object O

Tarifs

Modèle
Freemium
Note
4.8 / 5 (5)

Cas d’usage

Réduction automatique du coût de la cloud

Agir sur la grandeur de calcul, les conteneurs et les charges de travail sans serveur en continuité pour réduire le coût de la cloud sans réglage manuel par les équipes SRE ou DevOps.

Optimisation proactive de la performance

Agir sur la télémétrie de production de Datadog, Prometheus et CloudWatch pour résoudre les problèmes de performance avant qu'ils déclenchent des incidents, allant au-delà du suivi d'alerte.

Automatisation de l'échelle de Kubernetes

Réglage automatique des demandes de ressources, des limites et des configurations d'échelle pour les charges de travail de Kubernetes avec des barrières de politique et des précautions de retournement.

Gestion de l' disponibilité multi-cloud

Maintenir les engagements de disponibilité SLO dans plusieurs fournisseurs et services cloud en laissant Sedai prendre des décisions de configuration bouclée fermée fondées sur les modèles de charge de travail.

Pour & contre

Pour

  • L'automatisation boucle fermée réduit le réglage manuel
  • Couverture multi-cloud et multi-service
  • Optimise à la fois le coût et les performances simultanément
  • Intègre avec les principales outils d'observabilité
  • Barrières de sécurité et options de retournement

Contre

  • Un tarification d'entreprise peut ne pas convenir aux petites équipes
  • Les actions autonomes exigent confiance et temps de mise en route
  • La meilleure valeur dépend de l'échelle et de la variabilité de la charge de travail

Avis

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Marcus Bell

Apr 11, 2026

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and integrates with common observability tools. Continuous cost optimization fits neatly into how we already work, and support for compute, Kubernetes, and serverless removed a step we used to do by hand. Best value depends on workload scale and variability, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Rina Desai

Rina Desai

Nov 5, 2025

Does the job

Pretty happy overall. Autonomous rightsizing and scaling just works and integrates with common observability tools. but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

DW

Devin Walker

Oct 17, 2025

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: policy-based guardrails and approvals and closed-loop automation reduces manual tuning. On balance the feature set — especially integrations with Datadog, Prometheus, and CloudWatch — justifies the 5 stars for our use case.

BC

Beatriz Costa

Jul 25, 2025

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and closed-loop automation reduces manual tuning. Autonomous rightsizing and scaling fits neatly into how we already work, and autonomous rightsizing and scaling removed a step we used to do by hand. Best value depends on workload scale and variability, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Naomi Suzuki

Naomi Suzuki

Jun 11, 2025

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and closed-loop automation reduces manual tuning. Performance and availability monitoring fits neatly into how we already work, and performance and availability monitoring removed a step we used to do by hand. but it has held up under daily use.

Questions & réponses

How much does Sedai cost? How does pricing work?

Sedai uses a simple, volume-based pricing model, designed to ensure our customers achieve a positive ROI. For example, we charge 1 Sedai Billing Unit (SBU) for each vCPU that our platform manages. There are no overage penalties — if you exceed your monthly commitment, you simply pay the same rate for the extra usage. You can also adjust your commitment, as your needs change over time. Please book a demo to discuss our specific pricing options & discounts.

Asked by Noelia Campos · Mar 3, 2026

How does Sedai make sure that optimizations never cause availability issues or degrade performance?

Safe optimization is our secret sauce. When Sedai identifies a potential cost or performance improvement, our platform makes that optimization in gradual steps, while continuously validating the impact of the change on your environment. For example, if Sedai determines it can lower the memory limit of a container without impacting performance, it won’t make a big change all at once, from say 12 to 4 GB. Instead, Sedai will gradually lower the memory to achieve maximum cost savings, until the exact point where performance is impacted.

Asked by Otto Berg · Feb 9, 2026

Which cloud providers does Sedai support? And what specific services can Sedai optimize?

Sedai supports the widest range of cloud services & on-prem workloads in our industry. This includes all the major cloud providers: AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform, & Oracle Cloud Infrastructure. We’re the experts at optimizing Kubernetes — think EKS, AKS, & GKE, as well as on-prem, self-managed clusters. But our platform is unique in going way beyond K8s. Sedai also optimizes storage, data platforms, and AI/ML workloads. Check out our integrations page for the full list.

Asked by Ethan Brooks · Jan 14, 2026

What makes Sedai different from competitors? Why choose Sedai?

Only Sedai deeply understands how your applications behave, which is why our platform can optimize safely without causing performance or availability issues. Most tools either stop at recommendations or make risky changes based on surface-level metrics like CPU and memory utilization. Sedai goes deeper. Our patented ML models learn what your applications actually need by analyzing traffic patterns, dependencies, and golden signals like latency, errors, traffic, and saturation. That application-aware approach is what makes Sedai safe in production. To date, Sedai has performed more than 25 million optimizations with zero incidents.

Asked by Oscar Lindqvist · Jan 3, 2026

Will I be able to control Sedai’s actions? What if we want to roll back a change?

Sedai offers three operating modes that give you full control. In Datapilot mode, Sedai provides read-only recommendations, for you to implement. In Copilot mode, Sedai lets your team approve optimizations with one click, which Sedai then safely executes. Once you trust the platform, you can turn on Autopilot mode for resources or environments that you select, which enables Sedai to make optimizations autonomously. Across the board, Sedai enables your team to instantly roll back a change, schedule maintenance windows, & pause optimizations for any reason.

Asked by Hasan Demir · Dec 3, 2025

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