Diese Seite ist auch in English, Español, Français, Italiano, 日本語 und Português verfügbar.
CB4 steigert ML-Performance um 30 %
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.

The Challenge
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.
The Solution
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.
Results
- 30 % mehr Performance im Machine-Learning-Betrieb
- Vollautomatisierte Data Pipeline – skalierbar für alle Kunden
- Mehr Kostentransparenz und besseres Tracking über mehrere Regionen hinweg
- Datensicherheit und DSGVO-Konformität deutlich gestärkt
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
Das ist 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.
Eine sichere und flexible Data Pipeline aufbauen
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.
Cloud-Ausgaben optimieren
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.
Performance-Durchbruch
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.
So hilft DoiT Cloud-Teams, ihre Ausgaben im Griff zu behalten
Entdecken Sie, wie Cloud Intelligence™ Teams dabei unterstützt, Transparenz, Governance und Unit Economics in der Cloud zu verbessern.
More customer stories
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
Cloud-Kosten werden bei Hippo zum Hebel für die Teams
- Minutes
- Integrationsdauer von Attribute™ in AWS
- Business unit
- Erreichter Grad an Kostenverantwortung
Island sieht die echten Kosten pro Kunde – ganz ohne Tagging
- $5B
- Unternehmensbewertung
- Days
- Zeit bis zu den ersten Insights
- 0
- Benötigte Tags
Claroty ordnet Kosten dank Attribute™ präzise einzelnen Kunden zu
- 1,000+
- Geschützte Kunden weltweit
- Days
- Zeit bis zu den ersten granularen Kosten-Reports
- Zero
- Beeinträchtigung des Betriebs beim Deployment
Wertbasiertes AI-Pricing dank Kostenattribution auf Kundenebene
- $1.3M
- Umsatz mit negativer Marge aufgedeckt
- ~360
- unprofitable Accounts identifiziert
- $1.3M
- aggregierte Verluste aufgedeckt
Salt Security standardisiert die COGS-Messung für bessere Margen und Preisgestaltung
- 1
- Single Source of Truth für COGS
- 1
- Standardisierte Single Source of Truth für COGS bei CFO und DevOps
- 0
- Code- oder Tagging-Änderungen für die Integration von Attribute™
PropertyGuru macht aus dem Cloud-Kostenchaos echte Engineering-Verantwortung
- Minutes
- um Shared-Service-Rechnungen zu entschlüsseln (zuvor Stunden)
- 32M+
- Monatlich betreute Immobiliensuchende
- 2 weeks
- Vom Rollout bis zu umsetzbaren Erkenntnissen
What they say
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
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
Your cloud bill shouldn't be a mystery
Let us show you what ships this week.
