QMENTA senkt Cloud-Kosten um 22 % – und skaliert KI weiter

DoiT lieferte eine umfassende Cloud-Optimierung aus FinOps-Beratung, Architektur-Reviews und gezielten Schulungen. Dazu zählten die Einführung von Committed Use Discounts, die Optimierung der Kubernetes-Nutzung, eine Storage-Strategie mit Google Cloud Autoclass sowie der Ausbau der Sicherheit mit Identity Management und Intrusion-Detection-Systemen.

QMENTA betreibt ein cloud-natives System, das klinische Studien neu denkt – durch das Management medizinischer Bilder im großen Maßstab. Mithilfe von KI anonymisiert, organisiert und standardisiert das Unternehmen Tausende Patientenbilder aus unterschiedlichen Scannern und Kliniken. Die Algorithmen extrahieren klinische Daten aus jedem Bild und liefern Ärztinnen und Ärzten eine zentrale, verlässliche Datenbasis für eine präzise Beurteilung. So werden klinische Studien schneller und kostengünstiger – und durch objektive quantitative Daten zugleich genauer.

QMENTA setzt auf Google Cloud, hatte aber Mühe, mit den GCP-Releases Schritt zu halten und sich gleichzeitig auf die eigene Plattform für medizinische Bildgebung zu konzentrieren. Das Unternehmen brauchte Expertenwissen für eine kosteneffiziente Cloud-Nutzung – gerade angesichts der hohen Kosten für die Speicherung großer Bildmengen und den Betrieb rechenintensiver KI. Tim Peeters, Director of Engineering, beschreibt es so: 'Wir befinden uns aktuell in einer Wachstumsphase und wollen die Zahl unserer Kunden und Nutzer exponentiell steigern. Wir brauchten einen Partner, der dafür sorgt, dass unsere Cloud-Kosten nicht im gleichen Tempo mitwachsen.' Hinzu kam: Im Healthcare-Umfeld mussten Sicherheit und Compliance kosteneffizient ausgebaut werden.

Die Cloud Reliability Engineers von DoiT führten umfassende FinOps-Beratungen durch und analysierten die Infrastruktur von QMENTA, um konkrete Optimierungsempfehlungen zu liefern. Zu den zentralen Maßnahmen zählten die Einführung von Google Cloud Committed Use Discounts mit sorgfältiger Analyse der passenden Commitments sowie der Aufbau einer Automatisierung, die jederzeit die besten verfügbaren Preise sichert. Über die Cloud-Analytics-Dashboards von DoiT erhielt QMENTA volle Transparenz und Kontrolle über die Cloud-Ausgaben – und konnte so überhöhte Ausgaben gezielt identifizieren und nachjustieren.

DoiT führte spezielle Kubernetes-Trainings durch, damit QMENTA die Nutzung der Google Kubernetes Engine für seine KI-workloads optimieren konnte. Das Team lernte, die Nutzung bedarfsgerecht hoch- und herunterzuskalieren: weniger GKE-Nodes für speicherarme Aufgaben, mehr Kapazität für rechenintensive Anforderungen. Beim Storage half DoiT, die optimale Strategie für die Speicherung von Millionen medizinischer Bilder zu entwickeln – mit der richtigen Balance aus Verfügbarkeit und Kosten. QMENTA setzt dafür auf das Autoclass-Feature von Google Cloud Storage, das Bilder automatisch klassifiziert und für jeden Dateityp die passenden Speicherkosten sicherstellt.

DoiT veranstaltete Workshops zu Identity and Access Management und machte QMENTA mit Best Practices der Branche vertraut – einschließlich einer effektiven Verwaltung von Benutzergruppen für eine schlanke Zugriffskontrolle. Außerdem erhielt das Unternehmen Empfehlungen für die kosteneffiziente Einführung des Google Cloud Intrusion Detection System – zunächst in Testprojekten, dann im Produktivbetrieb. Aktuell arbeitet QMENTA gemeinsam mit DoiT daran, das Google Cloud Security Command Center optimal zu nutzen und die Sicherheitslage weiter zu stärken, ohne die Kosten aus dem Blick zu verlieren.

Nach abgeschlossener Finanzierungsrunde und validiertem Produkt skaliert QMENTA jetzt Kunden und Nutzer – mit deutlich steigenden Mengen an gespeicherten und verarbeiteten Bildern. Die Optimierungsarbeit mit DoiT hat das Unternehmen genau darauf vorbereitet. Paulo Rodrigues bringt es auf den Punkt: 'Wir gehen davon aus, dass QMENTA im kommenden Jahr auf das Zwei- bis Dreifache seiner heutigen Größe wachsen wird. Durch die Zusammenarbeit mit DoiT haben wir unser Wachstum zukunftssicher aufgestellt: Selbst bei exponentieller Skalierung behalten wir unsere Cloud-Ausgaben verlässlich im Griff.'