Jupiter schließt mit DoiT eine Transparenzlücke von 20 bis 40 % bei den Infrastrukturausgaben
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- Eingebundene Anbieterdaten
- From 60% to 100%
- Datenabdeckung
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.
Entdecken Sie, wie Cloud Intelligence™ Teams hilft, Transparenz, Governance und Unit Economics in Cloud-Umgebungen zu verbessern.
On integrating DataHub, the DoiT team was very hands-on to the point where DoiT support put together the first ingestion script and pipeline to unlock us.
Kyle Espinola, Head of Platform Engineering
“PerfectScale gives us the confidence to automate Kubernetes optimization while letting our engineers focus on building what matters.”
Josh Zarrabi, Infrastructure Engineer
“Without PerfectScale by DoiT, I don't know how we would do it. We'd have to have twice the number of people on my team to stay on top of it. With PerfectScale, we can focus on the more strategic issues.”
David Adkins, Director of Software and Platform Engineering
Connecting IBM and AWS privately was the piece we needed to get right, and we wanted to move faster on it than we could on our own. DoiT worked through the options with us, found the subnet overlap that was breaking the routing, and made it stable. That unblocked everything else.
DevOps Lead, Software Projects
Attribute™'s platform is truly unique. We now have crystal-clear visibility into our cloud spend at the workload and tenant level, and that insight has already led to actionable savings and powerful insights as we further scale our service.
Paul White, VP of Engineering, Shasta Cloud
We have worked with DoiT for many years, and there has been an increasing number of capabilities and features in DoiT Cloud Intelligence. We've embedded features such as Cloud Analytics and Reports in our own FinOps processes, it's become core to what we do.
Martin Lee, Director of Operations
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
Let us show you what ships this week.