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DoiT begleitete die komplette Migration zu Google Cloud – mit GKE, Cloud Run und BigQuery. Das Ergebnis: 75 % weniger Serverkosten und Researcher, die sich nicht mehr um DevOps kümmern müssen.
Arabesque AI brauchte elastische Skalierung, um die rasant steigende Nachfrage nach KI-Lösungen für die Finanzmärkte bedienen zu können. Das hybride Infrastrukturmodell führte zu Kapazitäts- und Wartungsproblemen, die mit zunehmendem Wachstum immer mehr Ressourcen verschlungen hätten. Die Researcher verbrachten zudem einen erheblichen Teil ihrer Zeit mit DevOps-Aufgaben statt mit ihrer eigentlichen KI-Forschung.
Arabesque AI migrierte seine gesamte Infrastruktur zu Google Cloud und setzt dabei auf Google Kubernetes Engine für die Orchestrierung, Cloud Run für Serverless Computing, BigQuery als skalierbares Data Warehouse sowie weitere Google-Cloud-Dienste. Die Plattform verarbeitet Daten aus unterschiedlichsten Quellen – darunter ESG-Kennzahlen und Marktdaten – und speist damit die proprietäre KI-Engine.
Als wachsendes Unternehmen ist Forschung für uns ein zentrales Geschäftsziel. Mit Google Cloud fließen fast alle Ressourcen in die Forschung, nur ein minimaler Teil entfällt auf den Betrieb. Das ist das genaue Gegenteil von früher – und wir können unsere Plattform jetzt deutlich schneller weiterentwickeln.
Nikolaos Kaplis, CTO, Arabesque AI
Arabesque AI stieß mit seinem hybriden Infrastrukturmodell an deutliche Skalierungsgrenzen. Das Wachstumstempo hätte bei den On-Premises-Servern unweigerlich zu Kapazitäts- und Wartungsproblemen geführt. Neue Server bereitzustellen und am Laufen zu halten, hätte schlicht zu viele Ressourcen gebunden. Die Researcher verbrachten viel Zeit mit DevOps-Aufgaben statt mit ihrer Kernaufgabe, der KI-Forschung. Das Zusammenspiel zwischen On-Premises- und Cloud-Komponenten war ausgesprochen mühsam und langfristig keine Option.
Arabesque AI nahm am Programm Google Cloud for Startups teil und migrierte seine gesamte Infrastruktur zu Google Cloud. Die Plattform basiert auf Kubernetes, wird über die Google Kubernetes Engine orchestriert und nutzt Cloud Run, um den Infrastrukturaufwand zu reduzieren. Daten laufen über mehrere Pipelines mit Cloud Functions und Pub/Sub, Datensätze werden in Cloud Storage abgelegt. BigQuery dient als skalierbares Data Warehouse und ermöglicht schnelle Abfragen auf Petabytes von Daten – ganz ohne operativen Overhead.
Die proprietäre KI-Engine von Arabesque AI läuft auf GKE-Nodes und skaliert beim Training neuer Modelle auf Tausende Cores hoch – und anschließend wieder herunter. Preemptible Node Pools machen diesen Prozess kosteneffizient und einfach handhabbar. Aus den in BigQuery gespeicherten Marktinformationen erzeugt die KI-Engine neue Signale und vervielfacht dabei das Datenvolumen oft um ein Vielfaches. Aus der Kombination aus proprietären Signalen und bestehenden Marktdaten entstehen neue Anlagestrategien.
Nach der Migration arbeitete Arabesque AI mit dem Google Cloud Premier Partner DoiT International zusammen, um die Infrastruktur weiter zu optimieren. DoiT vereinfachte den Abrechnungsprozess und bot hervorragende Unterstützung bei der Migration zu BigQuery – das sparte zwei Arbeitstage. Über die Partnerschaft erhielt das Team bei Bedarf Zugang zu zusätzlichem Support und Engineering-Expertise.
Die Migration ermöglichte es Arabesque AI, den Fokus des Teams vom Betrieb auf die Forschungsziele zu verlagern. Die Kapazität für Datenstreaming und -analyse stieg um das Zehnfache, während die Serverkosten um rund 75 % sanken. Das Unternehmen hat sich in weniger als einem Jahr mehr als verdoppelt – bei gleichzeitig halbierter Einarbeitungszeit. Der Einsatz von Open-Source-Technologie auf Google Cloud erleichtert das Recruiting und Onboarding neuer Talente in einem entwicklerfreundlichen Umfeld.
Arabesque AI entwickelt aktuell den Knowledge Graph – ein Projekt, das aus unstrukturierten Informationen wie Nachrichten und Social-Media-Feeds Erkenntnisse gewinnt. Das auf Dataflow laufende System extrahiert automatisch relevante Informationen aus Textquellen. Ziel ist es, aus unstrukturiertem Text Unternehmen, Beziehungen und Signale zu identifizieren, die für bessere Prognosen entscheidend sind – aufbauend auf Natural-Language-Processing-Algorithmen, um daraus Natural Language Understanding zu entwickeln.
Entdecken Sie, wie Cloud Intelligence™ Teams dabei hilft, Transparenz, Governance und Unit Economics über Cloud-Umgebungen hinweg zu verbessern.
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
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
Let us show you what ships this week.
