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DoiT begleitete Outbrain bei der viermonatigen Migration zu Google Cloud – mit Dataproc-Autoscaling, Preemptible Nodes und BigQuery für ein passgenaues Right-Sizing des Research-Clusters.
Outbrain musste die veraltete Technologie seines Research-Clusters modernisieren und gleichzeitig die nahtlose Anbindung an die On-Premises-Infrastruktur sicherstellen. Der Zeitplan war eng: Nur vier Monate blieben, um vor Ablauf des Hosting-Vertrags eine Lösung auszuwählen, zu testen und zu migrieren. Die Auslastung des Research-Clusters schwankte stark, sodass bei kleineren Projekten Server ungenutzt blieben und unnötige Kosten verursachten.
Outbrain entschied sich für eine Partnerschaft mit DoiT International und migrierte mit Cloud Dataproc als Rückgrat in die Google Cloud. Autoscaling passt die Clustergröße dynamisch an die Projektanforderungen an, Preemptible Nodes sorgen für zusätzliche Kosteneffizienz. BigQuery liefert granulare Traffic-Analysen, und Cloud Storage verwaltet die 6 Petabyte an Forschungsdaten.
In DoiT International haben wir einen Partner gefunden, mit dem wir auf Augenhöhe diskutieren und radikal neue Lösungswege entwickeln können. Sie verstehen die eingesetzten Technologien bis ins Detail – das ist kein Dienstleister, der einfach unseren Plan abarbeitet.
Orit Yaron, VP of Cloud Platform
Outbrain stand bei einem zentralen Infrastruktur-Upgrade unter Zeitdruck. Die Technologie des Research-Clusters war zunehmend veraltet, und der Hosting-Vertrag musste bis Q1 2018 verlängert werden. Die bestehende Infrastruktur bestand aus Tausenden Servern in mehreren Rechenzentren – für den Live-Empfehlungsdienst bestens geeignet, für Forschungsprojekte jedoch ineffizient. Da die Auslastung des Research-Clusters stark schwankte, standen Server bei kleineren Projekten häufig ungenutzt und verursachten unnötige Kosten. Gefragt war eine Lösung, die sich nahtlos in den On-Premises-Live-Empfehlungscluster einfügt und gleichzeitig mehr Effizienz und Skalierbarkeit bietet.
Outbrain holte sich DoiT International als Partner an Bord, um die Migration zu Google Cloud zu planen und umzusetzen. Den Auftakt bildete Ende 2017 ein Proof of Concept, um die Machbarkeit der Technologie zu prüfen und die Researcher zu schulen. Im Januar 2018 startete die vollständige Migration. Das Team übertrug 6 Petabyte Daten über physische Netzwerk-Backup-Leitungen in Cloud Storage, um den laufenden Betrieb nicht zu beeinträchtigen. Cloud Dataproc bildete das Rückgrat des neuen Research-Clusters und brachte integrierte Hadoop-Funktionen sowie eine nahtlose Anbindung an die Daten in Cloud Storage mit.
Die neue Architektur setzt auf Cloud Dataproc mit Autoscaling, um die Clustergröße dynamisch an die Projektanforderungen anzupassen. Für passende Workloads sorgen Preemptible Nodes für zusätzliche Kosteneffizienz. BigQuery ermöglicht granulare Analysen zur Performance der Rechenzentren und damit eine regionsübergreifende Traffic-Optimierung. Die Cloud Vision API liefert Image-Tagging in großem Maßstab. Dieser hybride Ansatz erhält die Integration mit der On-Premises-Infrastruktur und schöpft gleichzeitig die Vorteile der Cloud voll aus.
Die Migration brachte unmittelbare Kostenvorteile: 40 % Einsparung bei den Infrastrukturkosten gegenüber dem bisherigen Research-Cluster. Neue Projekte ließen sich nahtlos starten, lange Vorlaufzeiten für die Hardware-Bereitstellung entfielen. Durch Autoscaling und bedarfsgerechtes Cluster-Management wurde die Kostenplanung deutlich verlässlicher. Der moderne Technologie-Stack stärkt zusätzlich das Recruiting und positioniert Outbrain als attraktiven Arbeitgeber an der technologischen Spitze. Serverlose Research-Funktionen und eine bessere Ressourcennutzung steigerten zudem die operative Effizienz.
Outbrain entwickelt seinen Service mit Technologien von Google Cloud kontinuierlich weiter. Aktuell experimentiert das Unternehmen mit Kubernetes-Clustern, um Traffic-Spitzen effizienter abzufangen – mit schneller Skalierung der Rechenleistung bei Nachrichten-Ereignissen und automatischem Herunterfahren, sobald die Nachfrage zurückgeht. So lässt sich eine Überdimensionierung der Server für Lastspitzen vermeiden, ohne die Verfügbarkeit zu gefährden. Die laufende Zusammenarbeit mit Google zielt auf langfristige Optimierung und frühen Zugang zu neuen Tools und Technologien.
Entdecken Sie, wie Cloud Intelligence™ Teams dabei unterstützt, Transparenz, Governance und Unit Economics über alle Cloud-Umgebungen hinweg zu verbessern.
“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
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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
Let us show you what ships this week.
