Given the following list of verticals, grouped by vertical families: 

"Vertical family: Climate
Verticals: 
ESG
Carbon capture and removal
Cleantech
Climate tech
Impact investing
Long-duration energy storage
Alternative battery tech

Vertical family: Dev
Verticals: 
Developer Tools
DevSecOps
Low-code and no-code development platforms
Cloudtech and DevOps

Vertical family: Finance 
Verticals: 
B2B payments
Banking as a service
Decentralized finance
Fintech
Mortgage tech"

Which vertical and vertical family would you classify the following pitch into: 

" 1/4/2023
1
WE MAKE KUBERNETES SERVERLESS

 Team
Alon Yariv Co-founder & CEO
• Experienced in leading early-stage tech startups as CTO, and VP R&D.
• M.sc In mathematics, specialized in probability and networks.
• Former principal violinist of the Helsinki Chamber Orchestra.
• Former CEO of a musical production company with 30 employees.
Isaac Dorfman Co-founder & CTO
• Extensive knowledge and years of experience in Kubernetes:
• RedHat OpenShift core team • Dataloop core service
• Degrees from the Technion in computer science and mathematics
• Graduate of a prestigious IDF technology unit
 1/4/2023
2

 Kubernetes TL;DR
Containers:
are lightweight, standalone packages that contain everything an application needs to run.
Kubernetes cluster:
Is the infrastructure on which you are deploying, scaling, and managing containers
across multiple servers
Nodes: Servers that together make your cluster Pods: The “containers” that run on your cluster
Kubernetes clusters can grow and shrink:
Node scaling: Increasing or decreasing the number of nodes in a Kubernetes cluster to handle more or less workload.
Pod scaling: Increasing or decreasing the number of replicas of a pod in a Kubernetes deployment to handle more or less workload.
1/4/2023
3

 The problem - a tradeoff
The DevOps dilemma:
 Direction 1
Direction 2
Performance Burst survivability
Cost reduction Higher utilization
 1/4/2023 4

 The problem – Kubernetes POV
1/4/2023
5
Slow Scaling
• Nodes scaling takes 3-5 minutes
• Pods scaling takes up to 30 seconds
• This can lead to the need for large overheads
• Capacity issues may occur as a result
Manual Tuning
• Fine-tuning resource distribution in a cluster is time-consuming
• Result:
Sub-optimal performance due to the complexity of the process and the limitations of manual approaches.

 The problem – People POV
1/4/2023
6
DevOps
Repetitive tasks:
Requests, Limits, Overhead
A deadly tradeoff between reliability and efficiency
CTO
Wasted valuable manpower on Kubernetes management.
Wasted financial resources
on a consistently suboptimal performant Kubernetes cluster

 Existing solutions are lacking
1/4/2023
7
Manual requests and limits
Slow scaling times
• Forecasting-based solutions to know when demand will spike:
• Spot.io
• Zesty
• exotanium.io • Hystax
•
•
Acknowledging they exist and providing automatic updates:
• ScaleOps
• Granulate gMaestro
Finding machine sizes that will be more proportional to you CPU/RAM usage
• Cast.ai

 Our solution – truly serverless kubernetes
 • FlexiCluster:
A dynamic cluster that can change its size faster than you can make a cup of coffee
• FlexiNodes: scale in 20 sec instead of 2 min
• FlexiPods: scale in sub-sec instead of 10 sec
• OmniBalancer:
An intelligent load balancer that automatically distributes tasks in the mathematically optimal way, eliminating the need for manually fine-tuning.
Flexi Flexi Pods
Nodes
Omni balancer
 • •
Proprietary algorithms for optimal load-balancing.
GraphML models for securing zero memory leaks and detecting them in real-time.
 1/4/2023
8
SERVERLESS KUBERNETES

 Value proposition
• Streamline workloads
• Eliminate the need for
frequent manual fine-tuning
• Support more customers on smaller infrastructure
• Lower overall costs
• Ensure reliable and stable performance
Ensure reliability
 No more requests and limits
Reduce costs
 Qubex Solution
 1/4/2023
9
Higher capacity same infrastructure
Reduce manual tuning

 $5B Market on a strong rise
• ExpenditureonKubernetescost optimization in 2022 was $5B.
• Everyone is going Kubernetes.
• Everyoneneedstoreducecostsand
manual optimization.
• Forrester [1] projects that by 2026 the market will be $20B
• [1] Forrester, "Cost Optimization Strategies for Kubernetes" https://go.forrester.com/blogs/cost-optimization- strategies-for-kubernetes/
• [2] Gartner, "The Future of Cloud Cost Optimization" https://www.gartner.com/smarterwithgartner/the- future-of-cloud-cost-optimization/
• [3] Cloud Providers (e.g. AWS, Google Cloud, Microsoft Azure) - Cost Optimization Services
and Tools https://aws.amazon.com/cost-
optimization/, https://cloud.google.com/cost-
management/, https://azure.microsoft.com/en-us/solutions/cost- optimization/
 • [4] Cloud Native Computing Foundation, "Cloud Native Cost Optimization Survey 2020"
https://www.cncf.io/blog/2020/12/03/cloud-native-cost-optimization- survey-2020/
 1/4/2023
10

 Go to market
First stage: SaaS companies
• Largest cloud bills
• Strongest usage fluctuations
• Examples:
• Monday.com
• Salesforce • Slack
• Tinder
Second stage: Fortune 500
1/4/2023
11
•
60%+ of Fortune 500 use Kubernetes • Walmart
• Berkshire Hathaway
• GAMFA
• CVS
Billions of dollars spent
on unnecessary overheads
•

 Go to market
Pricing model
• Tiny $750/Month
• Small $2k/Month
• Medium $6k/Month
• Large $10k-100k/Month
Potential customers
• 3500+ companies that need Qubex’s solution
• By 2025, there will be 6000 companies
Revenue goal
• $50+ million ARR by 2026
• Modest assumptions of a 5-8% market share
1/4/2023
12

 COMPETITIVE LANDSCAPE
 Spike resistance
Compounded effect with competitors
Easy installation
Cost reduction
Sub-second Pod startup times
Sub 10 seconds Node addition
True and stable live migration
Qubex
V
V
V
V
V
V
V
Dynamic resource management (Scaleops, Zesty,...)
Not extreme
X
V
V
X
X
X
Machine optimization (Cast.ai,...)
X
V
-
V
X
X
X
Infrastructure cost reduction (Spot,...)
-
V
-
V
X
Faster than standard, not 10 seconds.
X
Forecasting solutions
Not extreme
-
Depends
-
X
X
X
Exotanium
1/4/2023
Not extreme
-
X
V
X
X
V
13
 
 2023 Q1 2023 Q2
2023 Q3 2023 Q4 – 2024 Q1
Timeline
• 5 design partners
• MVPs of OmniBalancer and FlexiNodes
• +5 paying early clients
• Alpha version of OmniBalancer and FlexiNodes
• MVP of FlexiPods
• +10-20 paying customers
• Alpha version of full Qubex serverless Kubernetes
• First F500 companies approached
• +10-30 paying customers
• Beta release of full Qubex serverless Kubernetes
• Reaching $500k-$1.5m ARR
 1/4/2023
15

 Thank you!
Alon Yariv
alon.yariv@gmail.com
Isaac Dorfman
isaac.i.dorfman@gmail.com
1/4/2023
16
"
버티컬 패밀리별로 그룹화된 다음 버티컬 목록이 주어집니다: "수직 계열: 기후버티컬 ESG탄소 포집 및 제거클린테크기후 기술임팩트 투자장기 에너지 저장대체 배터리 기술버티컬 제품군 개발버티컬 개발자 도구DevSecOps로우코드 및 노코드 개발 플랫폼클라우드 기술 및 데브옵스버티컬 제품군 금융 업종 B2B 결제서비스로서의 뱅킹탈중앙화 금융핀테크모기지 기술"다음 피치를 어떤 수직 및 수직 계열로 분류하시겠습니까? " 1/4/20231우리는 쿠버네티스를 서버리스로 만듭니다. TeamAlon Yariv 공동 창립자 겸 CEO- 초기 단계의 기술 스타트업을 CTO 및 R&D 부사장으로 이끈 경험이 있습니다.- 확률과 네트워크를 전공한 수학 석사.- 전 헬싱키 챔버 오케스트라 수석 바이올리니스트.- 30명의 직원을 둔 뮤지컬 제작사의 전 CEO.아이작 도르프만 공동 창립자 겸 CTO- Kubernetes에 대한 광범위한 지식과 다년간의 경험:- RedHat OpenShift 핵심 팀 - Dataloop 핵심 서비스- 테크니온에서 컴퓨터 과학 및 수학 학위 취득- 명문 IDF 기술 유닛 졸업 1/4/20232 쿠버네티스 TL;DR컨테이너:애플리케이션 실행에 필요한 모든 것을 포함하는 경량의 독립형 패키지입니다.Kubernetes 클러스터:여러 서버에 걸쳐 컨테이너를 배포, 확장, 관리하는 인프라로컨테이너를 배포, 확장 및 관리하는 인프라노드: 클러스터 파드를 함께 구성하는 서버: 클러스터에서 실행되는 "컨테이너"쿠버네티스 클러스터는 확장 및 축소가 가능하다:노드 스케일링: 더 많거나 적은 워크로드를 처리하기 위해 Kubernetes 클러스터의 노드 수를 늘리거나 줄이는 것.파드 스케일링: 워크로드를 더 많이 또는 더 적게 처리하기 위해 Kubernetes 배포에서 파드의 복제본 수를 늘리거나 줄이는 작업.1/4/20233 문제 - 트레이드오프데브옵스 딜레마: 방향 1방향 2성능 버스트 생존 가능성비용 절감 활용도 향상 1/4/2023 4 문제 - 쿠버네티스 POV1/4/20235느린 스케일링- 노드 스케일링에 3~5분 소요- 파드 스케일링에는 최대 30초가 소요됨- 이로 인해 많은 오버헤드가 필요할 수 있다.- 결과적으로 용량 문제가 발생할 수 있음수동 튜닝- 클러스터에서 리소스 배포를 미세 조정하는 것은 시간이 많이 소요된다.- 결과결과: 프로세스의 복잡성과 수동 접근 방식의 한계로 인해 최적의 성능에 미치지 못함. 문제 - 사람 관점1/4/20236DevOps반복적인 작업:요청, 제한, 오버헤드안정성과 효율성 사이의 치명적인 트레이드오프CTOKubernetes 관리에 귀중한 인력을 낭비합니다.낭비되는 재정 자원지속적으로 최적의 성능을 발휘하지 못하는 Kubernetes 클러스터에 대한 재정적 자원 낭비 기존 솔루션의 부족함1/4/20237수동 요청 및 제한느린 확장 시간- 예측 기반 솔루션은 언제 수요가 급증할지 알 수 있습니다:- Spot.io- Zesty- exotanium.io - Hystax--존재를 인정하고 자동 업데이트를 제공합니다:- ScaleOps- 세분화된 gMaestroCPU/RAM 사용량에 더 비례하는 머신 크기 찾기- Cast.ai 진정한 서버리스 쿠버네티스 솔루션 - FlexiCluster:커피 한 잔을 만드는 것보다 더 빠르게 크기를 변경할 수 있는 동적 클러스터- FlexiNodes: 2분이 아닌 20초 만에 확장 가능- FlexiPods: 10초가 아닌 1초 단위로 확장 가능- 옴니밸런서:수학적으로 최적의 방식으로 작업을 자동으로 분배하는 지능형 로드 밸런서로, 수동으로 미세 조정할 필요가 없습니다.플렉시 플렉시 포드Nodes옴니 밸런서 - -최적의 로드 밸런싱을 위한 독점 알고리즘.메모리 누수를 방지하고 실시간으로 감지하기 위한 GraphML 모델. 1/4/20238서버리스 쿠버네티스 가치 제안- 워크로드 간소화- 필요성 제거잦은 수동 미세 조정 필요성 제거- 소규모 인프라에서 더 많은 고객 지원- 전체 비용 절감- 안정적이고 신뢰할 수 있는 성능 보장신뢰성 보장 더 이상 요청 및 제한 없음비용 절감 큐벡스 솔루션 1/4/20239동일한 인프라에서 더 높은 용량수동 튜닝 감소 50억 달러 규모의 시장 강세- 2022년 쿠버네티스 최적화 비용 지출은 50억 달러였습니다.- 모두가 쿠버네티스로 전환하고 있습니다.- 누구나 비용을 절감하고수동 최적화가 필요합니다.- Forrester[1]는 2026년까지 시장이 200억 달러가 될 것으로 예상합니다.- [1] Forrester, "Kubernetes를 위한 비용 최적화 전략" https://go.forrester.com/blogs/cost-optimization- strategies-for-kubernetes/- [2] 가트너, "클라우드 비용 최적화의 미래" https://www.gartner.com/smarterwithgartner/the- future-of-cloud-cost-optimization/- [3] 클라우드 제공업체(예: AWS, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저) - 비용 최적화 서비스및 도구 https://aws.amazon.com/cost-optimization/, https://cloud.google.com/cost-management/, https://azure.microsoft.com/en-us/solutions/cost- optimization/ - [4] 클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단, "클라우드 네이티브 비용 최적화 설문조사 2020"https://www.cncf.io/blog/2020/12/03/cloud-native-cost-optimization- survey-2020/ 1/4/202310 시장 진출첫 단계: SaaS 기업- 최대 규모 클라우드