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
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DoiT liefert Echtzeit-Monitoring und Optimierung auf Google Cloud und unterstützt Udacity dabei, täglich bis zu 200.000 VMs zu betreiben und plötzliche Lastspitzen abzufangen.

Udacity musste enorme Schwankungen im VM-Bedarf bewältigen – teils mit Spitzen von 2.000 bis 3.000 VMs, die innerhalb von Minuten hochgefahren wurden. Gleichzeitig mussten die IT-Ausgaben extrem effizient bleiben, um die Kosten für Studierende niedrig zu halten und einen zuverlässigen Betrieb der Online-Lernplattform sicherzustellen.
Udacity arbeitet mit DoiT International zusammen, um die Ausgaben auf Google Cloud proaktiv zu steuern. DoiT liefert Echtzeit-Alerts bei Kostenspitzen, identifiziert Optimierungspotenziale und stellt Lösungen in der Regel innerhalb von 30 Minuten bereit. Die Partnerschaft umfasst maßgeschneiderte Auto-Scaling-Lösungen und ein kontinuierliches Monitoring der Compute-Ressourcen.
DoiT war ein zentraler Baustein unseres Erfolgs mit Google Cloud. Das Team meldet sich proaktiv, sobald die Ausgaben in die Höhe schnellen, reagiert unglaublich schnell auf unsere Anliegen und liefert meist innerhalb von 30 Minuten eine Lösung.
Will Kessler, Director of Engineering, Udacity
Udacity betreut zwischen 50.000 und 60.000 Studierende, für deren Support täglich 100.000 bis 200.000 VMs im Einsatz sind. Mitunter erlebt das Unternehmen Spitzen von 2.000 bis 3.000 VMs, die innerhalb von Minuten hochgefahren werden. Google Compute Engine betreibt die VMs, und Google Kubernetes Engine ist in die Hypervisor-Infrastruktur integriert, um Systeme zu verwalten und zu warten – so bewältigt Udacity Lastspitzen ohne nennenswerte Beeinträchtigungen.
DoiT informiert Udacity proaktiv, sobald sich Möglichkeiten zur Kostensenkung bei gleicher Funktionalität der Compute-Ressourcen ergeben. So bemerkte DoiT etwa eine Verdreifachung der SSD-Kosten innerhalb weniger Tage, alarmierte Udacity und fand heraus, dass die Ursache abgekoppelte, aber nicht ordnungsgemäß gelöschte SSDs waren. Außerdem empfahl DoiT Balanced Persistent Disks, mit denen Udacity seit der Umstellung 75 Prozent der Laufwerkskosten einspart.
Während der Pandemie verzeichnete Udacity eine starke Nachfrage nach Nanodegrees: Viele wollten sich neue Kompetenzen aneignen, um auch im Homeoffice weiter Einkommen zu erzielen. Enterprise-Kunden investieren zunehmend in die Weiterbildung ihrer Mitarbeitenden. Bei einem der größten Enterprise-Kunden von Udacity absolvierten Mitarbeitende ein Analytics-Nanodegree – eine Person nutzte das erworbene Wissen, um Effizienzpotenziale aufzudecken, die jährlich bis zu 10 Millionen US-Dollar einsparen können.
Die gemeinsame Arbeit mit Google Cloud und DoiT hat Udacity in die Lage versetzt, Aktivitätsspitzen und plötzlichen Mehrbedarf reibungslos zu bewältigen. Egal wie schnell VMs und SSDs hoch- oder heruntergefahren werden müssen – Google Cloud liefert die nötige Leistung und Flexibilität, während DoiT Ausgaben, Nutzung und weitere Optimierungspotenziale genau im Blick behält. So können sich Engineers und Mitarbeitende auf das Kerngeschäft konzentrieren: die Ausbildung von Fachkräften statt IT-Wartung.
Mit den richtigen Technologien und einem effizienten Modell für Cloud-Ausgaben baut Udacity seine Nanodegree-Programme in immer mehr Bereichen aus. Das Unternehmen arbeitet an Ansätzen für eine spontane Bewertung und Zuordnung von Kompetenzen und personalisiert das Lernerlebnis deutlich stärker. Google Cloud und DoiT liefern die nötige Agilität, um künftig wachsende Anforderungen zu bedienen und Analytics- sowie Microservices-Tools voll auszuschöpfen.
Erfahren Sie, wie 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.