Finlex reduce 50% sus costos de nube y lleva la IA a producción con DoiT
- Over 65%
- de reducción en costos de infraestructura de nube desde 2024 hasta hoy
- 40%
- de ahorro con mayor visibilidad y una arquitectura de IA eficiente
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DoiT acompañó a la startup de ciberseguridad en su migración a Google Kubernetes Engine, automatizando el aprovisionamiento de clusters y escalando a miles de nodos.

Alcide necesitaba optimizar la arquitectura de su plataforma de seguridad basada en Kubernetes. El aprovisionamiento manual de clusters tomaba entre 2 y 3 días, incluso para equipos de DevOps con experiencia. Los recursos limitados de la compañía se consumían en tareas de mantenimiento y gestión de seguridad que demandaban demasiado tiempo.
Alcide migró a Google Kubernetes Engine para contar con clusters de Kubernetes gestionados. La compañía implementó plantillas de despliegue e integró Container Registry, Cloud Load Balancing, logging con Stackdriver y Google Cloud IAM para una gestión integral de su infraestructura en la nube.
En una startup como la nuestra queremos movernos rápido, resolver las necesidades de nuestros clientes y entregar todas las funcionalidades que podamos. Google Cloud Platform nos deja concentrarnos en escribir nuestra propia lógica de negocio y en implementar la aplicación, sin tener que preocuparnos por la infraestructura.
Gadi Naor, CTO y cofundador
La ciberseguridad nunca había sido tan importante, pero mantenerse al día con la evolución de los estándares tecnológicos puede ser una tarea compleja y exigente en recursos. A medida que las organizaciones adoptan la comodidad de la nube, los protocolos de seguridad también deben adaptarse. Alcide busca ofrecer una solución de seguridad integral, diseñada específicamente para infraestructuras en la nube. Desde una sola plataforma, los clientes acceden a una solución de inteligencia de amenazas basada en algoritmos propios de machine learning, a una visibilidad profunda de sus sistemas y a segmentación de seguridad a nivel de microservicios.
Fundada en 2016, Alcide ayuda a las organizaciones a proteger sus stacks de nube distribuidos y complejos, con miles de nodos por asegurar. Para lograrlo, adoptó muy pronto una arquitectura basada en Kubernetes, que le permite escalar su plataforma hacia arriba y hacia abajo de forma ágil según la demanda. Al ser una compañía en rápido crecimiento y con recursos limitados, Alcide prioriza la eficiencia. Cuando buscó formas de optimizar su arquitectura, encontró la respuesta en Google Cloud.
En los últimos años, el despliegue en la nube ha ido migrando de entornos de máquinas virtuales, basados en servidores y hardware, hacia sistemas basados en contenedores. Desde temprano, Alcide construyó su arquitectura en torno a Kubernetes, una solución de contenedores open source creada por Google. Aun así, sabía que podía acelerar sus despliegues. La compañía aprovisionaba los nuevos clusters de forma manual, lo que tomaba días, incluso para equipos de DevOps con experiencia. A principios de 2017 empezó a buscar servicios gestionados de Kubernetes.
Tras evaluar sus opciones, Alcide concluyó que Google Cloud ofrecía la solución más estable y segura para la compañía. Google Kubernetes Engine se convirtió en el núcleo del nuevo sistema, con aprovisionamiento sencillo de clusters y herramientas de mantenimiento integradas. Los desarrolladores de Alcide dedicaron tiempo a crear una plantilla de despliegue a la medida de sus necesidades. Una vez lista, crear nuevos entornos desde cero se volvió rápido y simple. Además, Alcide usó Container Registry para administrar sus imágenes de contenedores, Cloud Load Balancing para sostener un servicio fluido incluso con altos volúmenes de tráfico y Stackdriver para el logging de cada uno de sus clusters.
Kubernetes Engine y Google Cloud le permitieron a Alcide y a su plataforma de seguridad alcanzar un nuevo nivel de elasticidad, al reducir drásticamente el tiempo necesario para desplegar nuevos entornos. Aprovisionar nuevos clusters antes tomaba entre dos y tres días; con las plantillas en Kubernetes Engine ahora se hace en 20 minutos. Eso le permitió a Alcide escalar su plataforma para atender stacks de grandes empresas, con miles de nodos y cientos de miles de workloads. A su vez, los servicios gestionados de Google facilitaron mucho el mantenimiento y la actualización de los clusters.
A medida que Alcide hace crecer su negocio y trabaja en nuevas funcionalidades, sigue explorando formas de sacarle aún más provecho a Google Cloud y a Kubernetes. Actualmente está evaluando el uso de máquinas virtuales preemptibles en Kubernetes Engine para reducir costos, mientras que las nuevas funciones de Container Registry permiten un escaneo integrado de vulnerabilidades en las imágenes. Es algo que recién empezaron a explorar y que les ayuda a entregar workloads mucho más seguros desde la etapa de diseño.
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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.
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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.
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Kfir Lippmann, CFO, Salt Security
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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.