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Pace Revenue halbiert die Compute-Kosten

Ein Infrastruktur-Review von DoiT hat 80 % der On-Demand-Nodes auf Preemptible VMs in der Google Kubernetes Engine verlagert – und damit Budget für ML-Fortschritte freigespielt.

The Challenge

Pace Revenue wollte die Kosten der Google-Cloud-Infrastruktur senken, ohne die Performance der ML-gestützten Pricing-Engine zu beeinträchtigen. Dem schlanken IT-Team fehlte die Zeit, Cloud Best Practices zu etablieren – und es vermutete ungenutztes Einsparpotenzial im Stack. Mit COVID-19 wurde das Senken der Cloud-Ausgaben zusätzlich geschäftskritisch.

The Solution

DoiT hat die Google-Cloud-Konfiguration von Pace Revenue umfassend geprüft und Potenziale für den Einsatz von Preemptible VMs anstelle von On-Demand-Compute-Nodes aufgedeckt. Das Team hat die Empfehlungen umgesetzt, die Architektur auf Resilienz ausgerichtet und die günstigeren Preemptible Instances in der Google Kubernetes Engine genutzt.

Results

Compute-Kosten mit minimalem Aufwand um über 50 % gesenkt
80 % der On-Demand-Nodes durch Preemptible VMs zu 20 % des Preises ersetzt
Ressourcen für leistungsfähigere Algorithmen und häufigere Läufe freigespielt
Direkten Draht zu Cloud-Engineering-Experten für laufenden Support gewonnen

Wir müssen keine Zeit mehr darauf verwenden, Google Cloud bis ins Detail zu verstehen – das übernimmt DoiT für uns. Zusammen mit den Compute-Einsparungen können wir diese Ressourcen nutzen, um unseren Algorithmus leistungsfähiger zu machen und ihn häufiger laufen zu lassen. Und das schlägt direkt auf das Ergebnis unserer Kunden durch.
Matt Yule-Bennett, Chief Technology Officer

Das ist Pace Revenue

Pace Revenue bietet Machine-Learning-gestützte Software, die Pricing-Entscheidungen für Hotels automatisiert und so die Umsätze maximiert. Algorithmen ermitteln optimale Zimmerpreise auf Basis von Nachfrageschwankungen und Marktfaktoren und steigern die Hotelumsätze im Schnitt um 10 %. Das 2017 gegründete Unternehmen betreut zukunftsorientierte Kunden aus der Hotellerie, die der Technologie geschäftskritische Pricing-Entscheidungen anvertrauen.

Die Herausforderung

Pace Revenue betreibt komplexe Machine-Learning-Algorithmen in Google Cloud, um Daten aus Property-Management-Systemen kontinuierlich zu verarbeiten. Das schlanke IT-Team musste die Infrastruktur effizient skalieren und sich zugleich auf Produktinnovation konzentrieren. Ohne Zeit, Cloud Best Practices aufzusetzen, vermutete das Team ungenutztes Einsparpotenzial im Stack. Mit COVID-19 wurde das Senken der Cloud-Ausgaben für die Geschäftsfähigkeit zusätzlich dringlich.

Den richtigen Partner finden

Matt Yule-Bennett suchte einen Partner, der nachhaltige Cloud-Expertise zu fairen Konditionen liefert. Das Geschäftsmodell von DoiT überzeugte, weil Beratung und technischer Support beim Bezug von Cloud-Services über DoiT ohne Zusatzkosten inklusive sind. Das Team ging von Anfang an die Extrameile, reagierte schnell und bewies fundierte Cloud-Expertise.

Infrastruktur optimieren

DoiT hat die Google-Cloud-Konfiguration von Pace Revenue umfassend geprüft und erhebliche Einsparpotenziale aufgedeckt. Die zentrale Empfehlung: Workloads von On-Demand-Compute-Nodes auf Preemptible VMs in der Google Kubernetes Engine zu migrieren. DoiT hat dem Team gezeigt, wie sich die Architektur auf Resilienz auslegen lässt und sich zugleich diese günstigeren Instances zu 20 % des regulären Preises nutzen lassen.

Umsetzung und Ergebnisse

Das Team von Pace Revenue hat alle empfohlenen Infrastrukturänderungen in weniger als einer Woche umgesetzt. Durch den Austausch von 80 % der On-Demand-Nodes gegen Preemptible VMs hat sich die Compute-Rechnung nahezu sofort halbiert. Das entspricht einer Reduktion der gesamten Compute-Kosten um mehr als 50 % – bei minimalem Aufwand. Die freigewordenen Ressourcen fließen jetzt in leistungsfähigere Algorithmen und häufigere Läufe.

Mehrwert der laufenden Partnerschaft

Über die Kosteneinsparungen hinaus hat Pace Revenue für jede Herausforderung einen direkten Draht zu verlässlichen Cloud-Engineering-Experten. Die Partnerschaft hat es dem Team ermöglicht, eine neue Analyseplattform auf Basis von Google BigQuery aufzubauen, mit der Hotelbetreiber Daten visualisieren und fundierter entscheiden können. Mit dem laufenden Support von DoiT kann sich das schlanke IT-Team auf Innovation konzentrieren und bleibt zugleich am Puls der Cloud-Entwicklung.

So unterstützt DoiT Cloud-Teams bei der Kostenkontrolle

Erfahren Sie, wie DoiT Cloud Intelligence Teams hilft, Transparenz, Governance und Unit Economics in Cloud-Umgebungen zu verbessern.

DoiT entdecken Mit unserem Team sprechen

What they say

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

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