Finlex halbiert Cloud-Kosten und bringt KI mit DoiT in Produktion
- Over 65%
- Weniger Cloud-Infrastrukturkosten von 2024 bis heute
- 40%
- Kosteneinsparungen durch bessere Transparenz und eine effiziente KI-Architektur
ApparelMagic wollte einen Microservice zur Bildgenerierung entwickeln, mit dem Modemarken automatisch Bekleidungsdesigns erstellen und Designzyklen verkürzen können. Eine interne Umsetzung hätte das Team zwei Monate lang von der Weiterentwicklung anderer KI-Angebote abgehalten – und damit von den Initiativen mit der höchsten Priorität.
Die Cloud Engineers von DoiT haben ein serverloses Tool zur Bildgenerierung auf Basis von AWS Lambda gebaut, mit drei separaten Queues für unterschiedliche Bildstile. Die Lösung umfasst eine richtlinienbasierte Vorverarbeitung für mehr Sicherheit, umfassendes Monitoring mit AWS CloudWatch sowie Dead-Letter-Queues für das Fehlerhandling. DoiT lieferte die komplette Infrastructure-as-Code inklusive ausführlicher Dokumentation und begleitender Übergabe.
DoiT hat uns geholfen, schnell von null auf eins zu kommen. In etwas mehr als zwei Monaten wurde aus der Idee für ein Tool zur Bildgenerierung ein voll funktionsfähiges System, das unsere Kunden direkt einsetzen können.
Davin Harding, Senior Software Engineer bei ApparelMagic
ApparelMagic ist ein Enterprise-Resource-Planning-(ERP-)System speziell für Modemarken. Die leistungsstarke Plattform stellt Bekleidungsunternehmen eine cloudbasierte Tool-Suite bereit, mit der sie Abläufe verschlanken und Wachstum vorantreiben. Vom Design bis zur Auslieferung ist ApparelMagic die erste Wahl für Branchenführer, die auf Innovation, Qualität und Skalierbarkeit setzen.
Nach einer Vermittlung durch AWS starteten ApparelMagic und DoiT die gemeinsame Entwicklung des Tools zur Bildgenerierung. In einem ersten Discovery-Call erläuterte ApparelMagic seine Anforderungen – darunter den Wunsch, das Tool als entkoppelten, API-first konzipierten Microservice umzusetzen. Die erfahrenen Cloud-Architekten von DoiT führten anschließend eine Reihe von Workshops und Trainings zu generativer KI mit dem Team von ApparelMagic durch, um ein klares Verständnis der eingesetzten Technologien zu schaffen.
Die Cloud Engineers von DoiT setzten das Tool zur Bildgenerierung auf der serverlosen Architektur von AWS Lambda um – für automatische Skalierung bei gleichbleibender Performance und Governance. Sie implementierten eine richtlinienbasierte Vorverarbeitung der Nutzereingaben, um Sicherheit und sachgemäße Nutzung zu gewährleisten. Der Workflow wurde in drei separate Queues pro Bildstil aufgeteilt, die jeweils an eine eigene AWS-Lambda-Funktion gekoppelt sind – so werden Ressourcenkonflikte vermieden und Engpässe reduziert.
DoiT machte das Tool durch starke Monitoring-Funktionen entlang der gesamten Pipeline besonders wartbar. Separate Queues pro Bildtyp vereinfachen das Monitoring in der AWS Console und geben ApparelMagic einen klaren Überblick über eingehende, erfolgreiche und fehlgeschlagene Anfragen. Für die Observability integrierte DoiT AWS CloudWatch und setzte Dead-Letter-Queues ein, um problematische Anfragen aufzufangen – so geht keine Anfrage verloren und Fehler lassen sich detailliert nachverfolgen.
DoiT lieferte die Infrastructure-as-Code, mit der ApparelMagic die Lösung in der eigenen Plattform ausrollen konnte. Die Cloud Engineers von DoiT arbeiteten eng mit dem Team von ApparelMagic zusammen, um eine reibungslose Übergabe sicherzustellen: Sie führten durch die gesamte Architektur, testeten das Tool gemeinsam und behoben verbleibende Bugs. Das Tool zur Bildgenerierung wird inzwischen an Kunden ausgerollt – per natürlichsprachlicher Eingabe lassen sich sofort drei verschiedene Bilder ihrer Bekleidungsdesigns erzeugen.
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DoiT gave us the confidence to move from experimentation to production. They helped us understand the right way to build AI for the real world.
Milad Rezazadeh, CTO
Attribute™'s cost grouping technology took our cost visibility and allocation to a whole new level. Now, our teams are fully accountable for their budgets, significantly improving our cloud efficiency and helping us minimize unnecessary costs.
Eli Zilbershtein, Head of DevOps, Hippo
You can't tag a customer in a multi-tenant environment. Attribute™ finally shows us what each customer costs and what's driving those costs.
Omri Cohen, Director of Engineering, Platform
Attribute™'s data is truly unmatched. No other solution on the market could deliver the precise customer cost and usage profiles we needed in such a complex infrastructure. Within weeks, the data from Attribute™ transformed our understanding of cost structures, influencing key strategic decisions in pricing, renegotiations, and market positioning.
Jonathan Langer, COO, Claroty
Attribute™ simplified tracking customer costs in our multi-tenant environments. Customer cost measurement is now clear and standardized, and finance gets the business context they need. Integration was quick and required no changes.
Kfir Lippmann, CFO, Salt Security
Attribute™ translates complex cloud bills into actionable, business-centric insights that empower our engineering teams to take true ownership of their costs.
Balamurugan Mohandossgandhi, Head of IT and Infrastructure, PropertyGuru
This has let us get a better idea of what our cost of goods sold really is. It's not every day you come across something that delivers value as quickly as yours did for us. I was seeing useful insights inside the POC, and we had only deployed it to a couple of real clusters.
Jason Moore, Principal DevOps Engineer, Accrete AI
Eliminating the need to tag thousands of resources has freed up my team and we've invested our efforts in enhancing our platform significantly.
Ziv Sivan, VP of Engineering
PerfectScale by DoiT has become an important part of how we optimize Kubernetes at scale at OneFootball. It gives our platform team the visibility, automation, resiliency insights, and confidence we need to balance cost efficiency with production readiness, especially as we prepare for major global football moments like the 2026 FIFA World Cup.
Andrea Benfatto, Platform/Cloud Runtime Engineering Manager
Cloudflow's new RDS End of Life alerts have allowed us to be more proactive on keeping our database instances up-to-date. The new solution gives us internal visibility ahead of time so that we can prepare for upgrades, instead of having to upgrade under pressure while incurring extended support costs.
Jon Fairbanks, Site Reliability Engineering Manager
PerfectScale cut 40% off our total EKS spend, and the automations handle what used to take our team 20 hours a month. Now we spend that time on reliability and performance instead of chasing cost metrics.
Caio Cristo, Director of Infrastructure/SRE
What I really like about DoiT's approach is that you're very hands-on and proactive. Satyam would ping me a few times a sprint, letting me know about the most current features, checking in on how things are going. When we are going through a peak time, that proactiveness makes a real difference. Satyam always comes through whenever we need support and helps us leverage the right experts to get us where we need to be.
Chiamaka Ibeme, Engineering Manager, Platform
SELECT has made important cost data readily accessible. I will often pull it up during engineering design reviews so we can quickly evaluate cost impact and projections and factor that into our design decisions.
Douglas Zickuhr, Senior Data Platform Engineer at Personio
Let us show you what ships this week.