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
Freightos musste große Datenmengen für seinen Fracht-Marktplatz in kurzer Zeit verarbeiten. Test- und Auslieferungszyklen sollten schneller laufen, die Workflows der internationalen Entwicklungsteams effizienter werden. Die monolithische Infrastruktur bremste jedoch Agilität und standortübergreifende Zusammenarbeit aus.
Gemeinsam mit DoiT migrierte Freightos auf Google Kubernetes Engine und löste die monolithischen Services in eine Microservices-Architektur auf. Zum Setup gehören App Engine Flexible Environments für schnellen In-Memory-Datenzugriff sowie Compute Engine, Pub/Sub, Dataflow, Cloud SQL, Datastore, BigQuery und Google Data Studio. Über die Apigee API Management Platform werden APIs für Spediteure bereitgestellt.
DoiT hat uns enorm dabei geholfen, Effizienzpotenziale zu erkennen. Wir nutzen die reOptimize-Plattform für monatliche Kostenprognosen und zur laufenden Optimierung unserer Google-Cloud-Nutzung.
Michi Kossowsky, CTO
Der globale Logistikmarkt soll bis 2023 auf 12,6 Milliarden US-Dollar wachsen, und die Digitalisierung eröffnet neue Chancen, Kosten zu senken und Geschäftsmodelle neu zu denken. Freightos.com will im Zentrum dieses Wandels stehen und als weltweiter Online-Marktplatz für die billionenschwere internationale Frachtbranche den globalen Handel reibungslos gestalten. Das 2012 gegründete Unternehmen unterhält sechs Standorte in den USA, Europa, Asien und im Nahen Osten und arbeitet mit großen Handelsketten wie Marks and Spencer zusammen.
Freightos erhält täglich Hunderttausende Suchanfragen und erstellt Angebote, indem zig Millionen Datenpunkte von mehr als 75 Frachtanbietern durchsucht werden. Für die Graphsuchalgorithmen ist schneller In-Memory-Datenzugriff entscheidend. Über App Engine Flexible Environments greift Freightos auf 200 GB Routing-Daten zu. BigQuery bildet das Fundament der Analytics und ermöglicht schnelle Abfragen riesiger Datenmengen bei minimalem Wartungsaufwand.
Freightos hat seine Infrastruktur in mehreren Phasen neu aufgesetzt und die monolithischen Services in Microservices auf Google Kubernetes Engine überführt. Die neue Architektur kombiniert Compute Engine, Pub/Sub und Dataflow für die Anwendungs-Pipeline mit Cloud SQL und Datastore als operativem Speicher. Skalierung und Deployment laufen damit deutlich einfacher – Test- und Produktivumgebungen sind nun identisch.
Seit der Umstellung auf Microservices mit GKE lassen sich die Entwicklungsteams in Barcelona, Jerusalem und Ramallah deutlich leichter koordinieren. Die enge Zusammenarbeit hat die Arbeitsweise grundlegend verändert. G Suite trägt die Teamarbeit – mit Echtzeit-Bearbeitung in Docs und Meetings über Hangouts Meet – und ist zum festen Bestandteil des Arbeitsalltags geworden.
Freightos stellt seine Plattform-Software als SaaS bereit, sodass Spediteure ihren Kunden zügig Frachtraten anbieten können. Über die Apigee API Management Platform und das Apigee Developer Portal werden APIs für den Zugriff durch Spediteure ausgespielt. So lassen sich APIs unkompliziert bereitstellen und veröffentlichen – das fördert die Akzeptanz bei den Kunden.
Freightos lotet die Machine-Learning-Tools von Google Cloud für mehrere Einsatzbereiche aus. Denkbar sind etwa der automatische Abgleich von Waren mit HS-Produktklassifizierungscodes, die Vorhersage von Transportzeiten auf Basis bisheriger Carrier-Performance sowie die Analyse saisonaler und wetterbedingter Einflüsse. Das Ziel: der führende Frachtmarktplatz werden und die Standardisierung der Branche vorantreiben.
Entdecken Sie, wie DoiT Cloud Intelligence Teams dabei unterstützt, Transparenz, Governance und Unit Economics in 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.