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Apester senkt Infrastrukturkosten um 50 %

DoiT begleitete Apester bei der Migration zu Google Cloud – mit Kubernetes Engine und BigQuery wuchs die Nutzerbasis auf 100 Millionen.

The Challenge

Die bestehende BI- und Data-Warehouse-Lösung von Apester stieß beim rasanten Wachstum an ihre Grenzen. Das geschlossene System wurde zunehmend teuer und beschnitt die Analytics-Möglichkeiten. Bei stetig steigenden Nutzerzahlen und einer kleinen Entwicklermannschaft brauchte das Unternehmen ein leicht skalierbares System, das auf Open-Source-Technologien setzt.

The Solution

Apester baute eine durchgängige Google-Cloud-Lösung auf: Kubernetes Engine als Rückgrat, Cloud Pub/Sub für Messaging, BigQuery für Analytics und Stackdriver für das Monitoring. Die Migration führte von einer VM-basierten Architektur zu containerisierten workloads und vereinheitlichte die Infrastruktur teamübergreifend.

Results

Kundenstamm verdreifacht und 2017 über 3,5 Milliarden Story-Erlebnisse ausgeliefert
Infrastrukturkosten durch die Kubernetes-Migration um 50 % gesenkt
Deployment-Zeit von 4 Stunden auf unter 1 Minute verkürzt
Latenz mit dem Premium Tier des Google Cloud Network halbiert
Verarbeitet Millionen Events pro Stunde über die BigQuery-Analytics-Plattform

Infrastruktur ist nicht unser Kerngeschäft. Wir wollen uns auf die Anforderungen von Apester konzentrieren und unsere Anwendung weiterentwickeln. Wenn die Deployment-Zeit von Stunden auf Sekunden sinkt, können wir uns voll auf unseren eigenen Erfolg konzentrieren.
Or Elimelech, Site Reliability Engineer

Das ist Apester

Apester mit Sitz in New York und Tel Aviv unterstützt Verlage, Werbetreibende und Unternehmen dabei, fesselnde Online-Stories zu erzählen – mobiloptimiert, nahtlos in die eigenen Websites eingebettet und beliebig skalierbar. Von Quizzes und Umfragen bis hin zu innovativen Visual Stories: Apester hilft Kunden, ihre Botschaft wirkungsvoll zu vermitteln. Das Angebot richtet sich an Storyteller jeder Couleur – von großen Marken wie Meredith, BBC Worldwide und Virgin bis hin zu einzelnen Bloggern. Seit dem Launch 2014 ziehen die umfassenden Creation-Tools von Apester rund 100 Millionen Unique User pro Monat an.

Die Herausforderung

Apester arbeitete mit einem stark geschlossenen System zur Datenverarbeitung, das immer teurer wurde und die Analytics-Möglichkeiten einschränkte. Bei schnell wachsenden Nutzerzahlen und einer begrenzten Zahl an Entwicklern brauchte das Unternehmen ein leicht skalierbares System. Die Entwickler und Data Scientists von Apester wollten auf Open-Source-Technologien setzen, um nicht in die Abhängigkeit eines einzelnen Anbieters zu geraten. Nur Google Cloud bot die passende Kombination aus Open-Source-Kompatibilität und robuster, einfach handhabbarer Skalierbarkeit.

Die Lösung

Zunächst baute Apester seine Datenlösung rund um Cloud Dataflow, Cloud Dataproc und Cloud Bigtable mit Apache Beam auf und entschied sich schließlich für BigQuery als zentrale Analytics-Lösung. Anschließend folgte die vollständige Migration zu Google Cloud – weg von einer VM-basierten Architektur, hin zu Kubernetes. Kubernetes Engine bildet seither das Rückgrat, Cloud Pub/Sub den Message Bus, und Stackdriver übernimmt Logging und Monitoring. Mit Cloud IAM lässt sich die Rechteverwaltung schnell und ohne Sicherheitsabstriche steuern.

Die Ergebnisse

Seit der Migration zu Google Cloud hat Apester den Kundenstamm verdreifacht und 2017 über 3,5 Milliarden Story-Erlebnisse ausgeliefert. Die Infrastrukturkosten haben sich durch den Umstieg auf Kubernetes halbiert, da keine ungenutzten Server mehr vorgehalten werden müssen. Die Deployment-Zeit sank von vier Stunden auf unter eine Minute. Mit dem Premium Tier des Google Cloud Network wurde die Latenz halbiert. Die BigQuery-basierte Dateninfrastruktur verarbeitet mühelos Millionen Events pro Stunde und liefert aussagekräftige Insights in jeder Größenordnung.

Wie es weitergeht

Apester entwickelt seine Produkte kontinuierlich weiter und nutzt die Cloud Natural Language APIs, um die Personalisierung zu verfeinern. In Kombination mit BigQuery-Daten erschließt das Unternehmen neue Machine-Learning-Möglichkeiten und investiert intensiv in ML mit TensorFlow für seine Pipeline. So kann Apester noch gezielter auf Kundenbedürfnisse eingehen, während die Zielgruppe weiter wächst. Die Migration hat die Herausforderungen bei Verfügbarkeit, Skalierbarkeit und Entwicklungseffizienz gelöst – und sichert dem Unternehmen den Vorsprung im Wettbewerb.

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Edward Mancey, GTM Lead at Synthesia

DoiT was a true partner, not a vendor. They helped us understand the problem, refine the vision, and build something production-ready far faster than we could have on our own. Their expertise, responsiveness, and commitment made all the difference.

Dr. Anish Kapur, Founder & CEO, Promptly

DoiT's Customer Success and Forward Deployed Engineering teams work very closely with us. The regular sessions with our CSM keep us focused on the right priorities, and the FDEs provide the deep technical guidance we need to validate decisions and optimize our environment. That combination has been genuinely valuable for us.

Alexander Lundberg Santos, Platform Engineer at Extenda Retail

Every customer has unique usage patterns. Manual resource optimization simply didn't scale—we needed automation to ensure every customer, regardless of size, had right-sized infrastructure without consuming our team's capacity.

Brad Quinn, Lead Platform Engineer, PlayHQ

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