The Challenge
La solución de BI y data warehousing de Apester empezaba a quedarse corta frente al crecimiento acelerado. El sistema cerrado se volvía costoso y limitaba la analítica. Con una base de usuarios en expansión y un equipo reducido de Engineers, la compañía necesitaba un sistema fácilmente escalable y compatible con tecnología open source.
The Solution
Apester construyó una solución integral sobre Google Cloud, con Kubernetes Engine como columna vertebral, Cloud Pub/Sub para mensajería, BigQuery para analítica y Stackdriver para monitoreo. La migración llevó la arquitectura basada en máquinas virtuales hacia soluciones en contenedores, unificando la infraestructura entre equipos.
Results
- Triplicó su base de clientes y ofreció 3.5 mil millones de experiencias narrativas en 2017
- Redujo un 50% los costos de infraestructura con la migración a Kubernetes
- Acortó el tiempo de despliegue de 4 horas a menos de 1 minuto
- Disminuyó la latencia un 50% con el premium tier de Google Cloud Network
- Procesa millones de eventos por hora con la plataforma analítica BigQuery
La infraestructura no es nuestro negocio principal. Queremos enfocarnos en las necesidades de Apester y en mejorar nuestra aplicación. Cuando el tiempo de despliegue pasa de horas a segundos, podemos concentrarnos en nuestro propio éxito.
Or Elimelech, Site Reliability Engineer
Conoce a Apester
Con sedes en Nueva York y Tel Aviv, Apester ayuda a editores, anunciantes y empresas a contar historias online cautivadoras, optimizadas para móviles, integradas sin fricciones a sus sitios y distribuibles a gran escala. Desde quizzes y encuestas hasta historias visuales innovadoras, Apester les permite a sus clientes transmitir su mensaje con eficacia. La compañía atiende a narradores de todo tipo, desde grandes marcas como Meredith, BBC Worldwide y Virgin hasta bloggers independientes. Desde su lanzamiento en 2014, las herramientas de creación de Apester han atraído a cerca de 100 millones de usuarios únicos al mes.
El desafío
Apester contaba con un sistema muy cerrado para gestionar los datos, que se volvía costoso y limitaba la analítica. Con una base de usuarios en crecimiento acelerado y un equipo reducido de Engineers, la compañía necesitaba un sistema fácilmente escalable. Los Engineers y data scientists de Apester querían apoyarse en tecnología open source para no depender en exceso de un único proveedor. Solo Google Cloud ofrecía la combinación justa de compatibilidad con open source y una escalabilidad robusta y sencilla que cumplía con sus requisitos.
La solución
Apester construyó inicialmente su solución de datos sobre Cloud Dataflow, Cloud Dataproc y Cloud Bigtable con Apache Beam, hasta consolidar BigQuery como la principal plataforma analítica. Luego, la compañía migró por completo a Google Cloud, pasando de una arquitectura basada en máquinas virtuales a Kubernetes. Kubernetes Engine se convirtió en la columna vertebral, Cloud Pub/Sub en el bus de mensajes y Stackdriver se encargó del logging y el monitoreo. Cloud IAM permitió gestionar permisos con agilidad sin comprometer la seguridad.
Los resultados
Desde la migración a Google Cloud, Apester triplicó su base de clientes y ofreció más de 3.5 mil millones de experiencias narrativas en 2017. Los costos de infraestructura se redujeron a la mitad con el paso a Kubernetes, eliminando la necesidad de servidores ociosos. El tiempo de despliegue bajó de cuatro horas a menos de un minuto. Con el premium tier de Google Cloud Network, la latencia se redujo a la mitad. La infraestructura de datos basada en BigQuery procesa millones de eventos por hora sin problemas y entrega insights potentes a gran escala.
Lo que viene
Apester sigue evolucionando sus productos con las Cloud Natural Language APIs para potenciar la personalización. Al combinar estos datos con BigQuery, la compañía explora capacidades de machine learning e invierte fuerte en ML usando TensorFlow en su pipeline. Esto le permite a Apester responder con mayor agilidad a las necesidades de sus clientes a medida que su audiencia crece. La migración resolvió los retos de disponibilidad, escalabilidad y eficiencia en el desarrollo, y le ayuda a la compañía a mantenerse por delante de la competencia.
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