Jupiter schließt mit DoiT eine Transparenzlücke von 20 bis 40 % bei den Infrastrukturausgaben
- 26
- Eingebundene Anbieterdaten
- From 60% to 100%
- Datenabdeckung
Diese Seite ist auch in English, Español, Français, Italiano, 日本語 und Português verfügbar.
DoiT unterstützte den Retail-KI-Anbieter beim Aufbau einer automatisierten Google Cloud Data Pipeline auf Composer und beim Wechsel zu N2-Compute – für schnellere und kosteneffizientere Skalierung.

CB4 fehlte eine robuste zentrale Data Pipeline; stattdessen kamen für jeden Kunden eigene Custom-Skripte zum Einsatz – eine Wachstumsbremse. Das Team musste große Datenmengen schnell bewegen und dabei Sicherheit sowie DSGVO-Konformität gewährleisten. Die wachsenden Cloud-Ausgaben über mehrere Regionen hinweg erforderten besseres Tracking und gezielte Optimierung, um Budgetprobleme früh zu erkennen.
CB4 setzte auf Google Cloud Composer mit Apache Airflow, um eine skalierbare, automatisierte Data Pipeline für alle Kunden aufzubauen. Für das Hosting der ML-Modelle kam Google Compute Engine zum Einsatz, ergänzt durch DoiTs Cloud Management Platform für Kostenanalyse und -prognose. DoiT begleitete die Implementierung und die Migration auf N2-Maschinentypen mit praxisnaher Unterstützung.
Um eine Technologie wirklich zu beherrschen, muss man zunächst ihre Grundlagen verstehen – und am besten lernt man aus Erfahrung. Als unser bevorzugter Partner rund um Google Cloud bringt DoiT International genau diese Erfahrung mit. Das spart uns Zeit und erleichtert es uns, neue Technologien zu erkunden und einzuführen.
Rafi Rainshtein, Vice President of R&D und General Manager Israel, CB4
CB4 unterstützt stationäre Händler dabei, ihre Umsätze zu steigern, indem das In-Store-Erlebnis für Filialteams und Kundschaft einfacher wird. Mit Machine Learning hilft das Unternehmen den Teams, schnell zu reagieren – etwa Produkte aus dem Lager nachzuräumen oder zusätzliche Einheiten zu bestellen, um neue Verkäufe zu generieren und Kundinnen und Kunden zufriedenzustellen. Die Lösung von CB4 liefert jeder Filiale eine Liste mit SKUs, von denen sich deutlich mehr verkaufen lassen. Welche Produkte empfohlen werden, ergibt sich aus den individuellen Verkaufsmustern und Rahmenbedingungen der jeweiligen Filiale.
2019 fehlte CB4 eine robuste zentrale Data Pipeline; für jeden Kunden kamen eigene Custom-Skripte zum Einsatz, was das Wachstum während der Expansion ausbremste. Das Team setzte auf Google Cloud Composer mit Apache Airflow und schuf so eine skalierbare, automatisierte Data Pipeline, die für alle Kunden funktioniert. Das neue System gewährleistet Datensicherheit und DSGVO-Konformität durch klare Parameter und Geo-Management – EU-Daten bleiben in der EU. DoiT International leistete während des anspruchsvollen Implementierungsprozesses wertvolle Unterstützung.
Als intensiver Nutzer von Google Compute Engine über mehrere Regionen hinweg sah sich CB4 mit steigenden Cloud-Kosten konfrontiert und brauchte besseres Tracking und Optimierung. Ohne Transparenz ließen sich Budgetprobleme kaum erkennen – lief im Stack etwas aus dem Ruder, kostete das unnötig Geld. CB4 führte DoiTs Cloud Management Platform ein, um Cloud-Kosten zu analysieren und zu prognostizieren. So lassen sich Wachstum und Kosteneffizienz in Balance halten und Probleme schnell identifizieren und beheben.
DoiT International begleitete CB4 bei der Migration von N1- auf N2-Maschinentypen in Google Compute Engine – mit einer messbaren Performance-Steigerung von 30 % im Machine-Learning-Betrieb. Mit der schlanken Data Pipeline, der verbesserten ML-Performance und der gewonnenen Kostentransparenz ist CB4 bereit, seine KI-gestützte Retail-Revolution weltweit zu skalieren. Neue Händler lassen sich problemlos anbinden, und auch in Spitzenzeiten und Skalierungsphasen bleibt die hohe Verfügbarkeit gewährleistet.
Entdecken Sie, wie Cloud Intelligence™ Teams dabei unterstützt, Transparenz, Governance und Unit Economics in der Cloud 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.