Finlex halbiert Cloud-Kosten und bringt KI mit DoiT in Produktion
- Over 65%
- Weniger Cloud-Infrastrukturkosten von 2024 bis heute
- 40%
- Kosteneinsparungen durch bessere Transparenz und eine effiziente KI-Architektur
Durch die enormen Datenmengen stiegen bei Tastewise die S3-Speicherkosten spürbar – eine Belastung für planbare Unit Economics. Komplexe Kundensuchen brachten das Elasticsearch-System an seine Grenzen: langsame Antwortzeiten und drohende Timeouts gefährdeten die SLOs. Das Unternehmen brauchte Expertise, um Cloud-Kosten und Suchperformance zu optimieren – ohne teure Spezialisten intern aufbauen zu müssen.
Tastewise setzt bei der Cloud-Kostenoptimierung auf DoiT und beim Thema Elasticsearch auf die Expertise von BigData Boutique. DoiT führte gestaffelten S3-Storage ein, brachte die Objekte ins Right-Sizing und sorgt über Cloud Intelligence für eine laufende Kosten-Governance. BigData Boutique migrierte die Umgebung auf robuste Multi-Node-Cluster, trennte die Daten-Ingestion von Kundenanfragen und liefert über Pulse ein proaktives Monitoring.
BigData Boutique erspart uns die Kosten für einen dedizierten Elasticsearch-Engineer, und DoiT erspart uns die Kosten für einen FinOps-Engineer. Dass beide Unternehmen lokale israelische Teams haben, in unserer Zeitzone arbeiten, unsere Sprache sprechen und bei Bedarf auch persönliche Termine möglich sind, ist ein riesiger Vorteil.
Doron Gill, VP R&D bei Tastewise
Food-Trends entwickeln sich rasant. Produkte schaffen es nahezu über Nacht aus der Nische in den Massenmarkt. Die Cloud-Infrastruktur von Tastewise läuft überwiegend auf Amazon Web Services: Die Daten liegen in S3-Buckets, Elasticsearch treibt Suche und Analytics an. Bei diesen Datenmengen stiegen die Speicherkosten rasant und gefährdeten planbare Unit Economics. Komplexe Kundensuchen belasteten das System, drückten die Antwortzeiten und brachten die SLOs durch drohende Timeouts ins Wanken. Statt teure Spezialisten intern aufzubauen, entschied sich Tastewise für einen produktgetriebenen Ansatz mit starken Partnern.
DoiT empfahl gestaffelten Storage, damit häufig benötigte Daten weiterhin schnell verfügbar bleiben und Backup-Daten in kosteneffiziente Storage-Schichten wandern. Hinzu kamen Right-Sizing der Objekte und gebündelte Zugriffe, um die Zahl der API-Calls zu reduzieren. Über Cloud Intelligence analysiert DoiT die Cloud-Nutzung laufend und greift Optimierungen in vierteljährlichen Reviews auf. Eine aktuelle Empfehlung – der Wechsel von ElastiCache auf Reserved Instances – bringt 1.000 $ Ersparnis pro Monat. Flexsave for Compute sichert automatisch vergünstigte Tarife für EC2-Workloads, und Real-Time Anomaly Detection stoppt unerwartete Kostenspitzen, bevor sie aus dem Ruder laufen.
BigData Boutique begleitete die Migration von Single-Node-Elasticsearch-Clustern auf eine robuste, skalierbare Infrastruktur auf AWS. Das Team übernimmt laufend Routinewartung und Performance-Optimierung und sorgt so für schnelle Insights ohne Timeouts. Teil der Partnerschaft ist auch die Neuarchitektur der Datendienste: Die Daten-Ingestion-Pipelines wurden von den Kundenanfragen entkoppelt, damit kundenseitige Services nicht mehr beeinträchtigt werden. Mit der Pulse-Lösung von BigData Boutique werden die Elasticsearch-Cluster proaktiv überwacht und ihr Zustand fortlaufend bewertet.
Mit beiden Partnern an seiner Seite hat Tastewise umfassende Cloud-Expertise zur Hand. Das Unternehmen spart das Äquivalent von zwei Vollzeit-Engineer-Gehältern und senkt die Elasticsearch-Betriebskosten gegenüber Managed Services um 40 %. Die Empfehlungen von DoiT bringen bei ElastiCache 1.000 $ Ersparnis pro Monat, Anomaly Detection hat bereits Tausende an unerwarteten Kosten verhindert. Flexsave for Compute liefert 36 % effektive Gesamtersparnis auf EC2-Workloads. Das Wichtigste: Such-Timeouts gehören der Vergangenheit an – die Basis für einen verlässlichen Kundenservice.
Erfahren Sie, wie DoiT Cloud Intelligence Teams dabei unterstützt, 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
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
You can't tag a customer in a multi-tenant environment. Attribute™ finally shows us what each customer costs and what's driving those costs.
Omri Cohen, Director of Engineering, Platform
Attribute™'s data is truly unmatched. No other solution on the market could deliver the precise customer cost and usage profiles we needed in such a complex infrastructure. Within weeks, the data from Attribute™ transformed our understanding of cost structures, influencing key strategic decisions in pricing, renegotiations, and market positioning.
Jonathan Langer, COO, Claroty
Attribute™ simplified tracking customer costs in our multi-tenant environments. Customer cost measurement is now clear and standardized, and finance gets the business context they need. Integration was quick and required no changes.
Kfir Lippmann, CFO, Salt Security
Attribute™ translates complex cloud bills into actionable, business-centric insights that empower our engineering teams to take true ownership of their costs.
Balamurugan Mohandossgandhi, Head of IT and Infrastructure, PropertyGuru
This has let us get a better idea of what our cost of goods sold really is. It's not every day you come across something that delivers value as quickly as yours did for us. I was seeing useful insights inside the POC, and we had only deployed it to a couple of real clusters.
Jason Moore, Principal DevOps Engineer, Accrete AI
Eliminating the need to tag thousands of resources has freed up my team and we've invested our efforts in enhancing our platform significantly.
Ziv Sivan, VP of Engineering
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
Let us show you what ships this week.