Finlex senkt Cloud-Kosten um 50 % und bringt KI mit DoiT in Produktion
- Over 65%
- Senkung der Cloud-Infrastrukturkosten von 2024 bis heute
- 40%
- Kosteneinsparung durch bessere Transparenz und effiziente KI-Architektur
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DoiT begleitete Earnys Migration zu Google Cloud Spanner und GKE – Schluss mit Black-Friday-Ausfällen, elastische Skalierung zu geringeren Kosten.

An mehreren aufeinanderfolgenden Black Fridays kam es auf Earnys veralteter Cloud-Infrastruktur zu schwerwiegenden Ausfällen. Das Unternehmen kämpfte mit Skalierungsproblemen und fehlendem Produktionssupport, und die Engineers beklagten ständig die Grenzen der Infrastruktur, die einen verlässlichen Kundenservice in Spitzenzeiten verhinderten.
DoiT unterstützte Earny bei der Migration der riesigen Datenbanken auf Cloud Spanner sowie beim Wechsel von einer monolithischen Architektur zu Microservices auf der Google Kubernetes Engine. Die Migration erforderte präzise Planung für geschäftskritische Systeme und eine enge Abstimmung zwischen den Engineering-Teams, um reibungslose Datenflüsse und ein neu durchdachtes Systemdesign sicherzustellen.
Angesichts der Komplexität unserer Systeme und der enormen Datenmengen war DoiT entscheidend für den Erfolg dieses Projekts. Unsere Engineering-Teams haben sich in vielen Meetings eng abgestimmt, was die Umsetzung enorm vorangebracht hat. Heute laufen sämtliche Nutzerdaten auf Cloud Spanner – und wir hatten seither kein einziges Problem und keinen einzigen Ausfall.
Ilan Zerbib, Gründer und Chief Technology Officer
Earny verbindet die Welten von Verbrauchern und Händlern mit einer App, die Konsumenten beim Sparen hilft. Eine eigene Studie ergab, dass mangelnde Online-Shopping-Erfahrung zu 50 Milliarden US-Dollar an verpassten Sparmöglichkeiten führt. Earny startete mit automatisiertem Preisschutz: Sinkt der Preis eines Produkts nach dem Kauf, erhalten Kundinnen und Kunden die Differenz zurück – so flossen bereits zweistellige Millionenbeträge zurück in die Taschen der Kunden.
Auf einer veralteten Cloud-Infrastruktur erlebte Earny an mehreren aufeinanderfolgenden Black Fridays schwere Ausfälle, die in schlechter Kundenbindung und entgangenen Umsätzen mündeten. Die Engineers beklagten unentwegt die Grenzen der Infrastruktur und den fehlenden Produktionssupport. Nach gründlicher Prüfung wurde klar: Google Cloud bietet die nötige skalierbare und flexible Umgebung – flankiert von hervorragender Unterstützung durch DoiT.
Das erste und komplexeste Projekt war die Migration der gewaltigen Datenbanken vom SQL Server zu Google Cloud. DoiT half dabei, Datenmodelle und Flow-Designs neu zu konzipieren und so zu gestalten, dass sie sich nahtlos auf Cloud Spanner überführen ließen. Angesichts der geschäftskritischen Natur des Systems war eine präzise Planung unverzichtbar. Zahlreiche Meetings zwischen den Engineering-Teams beschleunigten die Umsetzung spürbar.
Nach der erfolgreichen Datenbankmigration verlagerte Earny die virtuellen Maschinen von einer monolithischen Architektur zu Microservices auf der Google Kubernetes Engine. Diese Umstellung sparte Kosten, da sich bedarfsgerecht hoch- und runterskalieren lässt. Bei Hunderten Clients und Services können die Engineers nun an einzelnen Komponenten arbeiten, ohne das Gesamtsystem zu beeinträchtigen.
Die Kombination aus Cloud Spanner und GKE – gepaart mit der kontinuierlichen Unterstützung von DoiT – ermöglicht Earny laufende Innovationen durch neue Features und Systemanpassungen im laufenden Betrieb. Als Start-up mit Millionen Kunden verarbeitet Earny täglich Milliarden Transaktionen und reicht Hunderttausende Erstattungsanträge ein. Systemstabilität und Flexibilität sind dabei betriebskritisch.
Earny will der größte Player im Online-Shopping werden und Konsumenten dabei helfen, mit Technologie auf jede erdenkliche Weise zu sparen. Die Vision: Millionen Shopper nutzen die App, um Millionen Dollar für eine bessere finanzielle Zukunft zur Seite zu legen. Die Migration kam zum richtigen Zeitpunkt – immer mehr Menschen kaufen online ein, und die Plattform lässt sich problemlos auf wachsende Anforderungen skalieren.
Entdecken Sie, wie DoiT Cloud Intelligence Teams hilft, Transparenz, Governance und Unit Economics in ihren Cloud-Umgebungen zu verbessern.
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
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
I love clicking through SELECT to understand how our environment and workloads are evolving. I probably check it every day. It's coffee and SELECT for me every morning.
Ian Fahey, Senior Analytics Engineer at Loop
You guys have the best UI experience that I've had of any software. It's like you just read my mind where, like, oh, I wish I could click there. Oh, I can
Diana Koshy, Sr. Director of Data Engineering at Kargo
SELECT feels like exactly what Paul and I would have built if we had locked ourselves in a room for 18 months to create our ideal monitoring solution.
Devin McGee, Data Engineering Lead at Home Chef
SELECT dramatically lowers the cognitive load to understanding Snowflake costs. I'm able to sit there and easily understand what's driving the cost. Not to blow smoke up your ass, but it's just so easy to do in your platform
Blake Baggett, Head of Data Operations at Entain
One of the most helpful cost rituals we've setup from SELECT is the weekly spend digest sent to Slack. I can start high level and ensure things are in check. If not, I can very quickly drill down into specific workloads which may have driven the cost spike and remediate them before they become a bigger issue.
Michael Revelo, Manager of data and analytics engineering at ClickUp
Through SELECT's automated savings feature and deep cost visibility, we were able to instantly lower our Snowflake spend by over 40% and achieve a 20X ROI on our SELECT investment.
Skyler Chi, SVP, GTM Productivity & Excellence at Exiger
Our costs had jumped up 3X as we scaled, so we're talking about 60% savings in Snowflake spend after adopting SELECT.
Edward Mancey, GTM Lead at Synthesia
Let us show you what ships this week.