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DoiT acompañó la migración completa a Google Cloud con GKE, Cloud Run y BigQuery: 75% menos en costos de servidores y un equipo de investigación libre del DevOps.
Arabesque AI necesitaba escalado elástico para responder a la creciente demanda de soluciones de IA en los mercados financieros. Su modelo de infraestructura híbrida generaba problemas de capacidad y mantenimiento que iban a consumir demasiados recursos a medida que la empresa creciera. Los investigadores invertían demasiado tiempo en gestionar DevOps en lugar de dedicarse a la investigación en IA, su actividad principal.
Arabesque AI migró toda su infraestructura a Google Cloud apoyándose en Google Kubernetes Engine para la orquestación, Cloud Run para computación serverless, BigQuery como data warehouse escalable y otros servicios de Google Cloud. La plataforma procesa datos de múltiples fuentes, incluidas métricas ESG e información de mercado, para alimentar su motor de IA propietario.
Como empresa en crecimiento, la investigación es un objetivo central del negocio. Con Google Cloud, la mayor parte de nuestros recursos se destina a investigación y solo una mínima parte a operaciones. Es justo lo contrario de lo que teníamos antes y nos permite mejorar la plataforma a un ritmo mucho mayor.
Nikolaos Kaplis, CTO, Arabesque AI
Arabesque AI enfrentaba grandes desafíos de escalabilidad con su modelo de infraestructura híbrida. El ritmo de crecimiento iba a generar problemas de capacidad y mantenimiento en los servidores on-premises. Aprovisionar nuevos servidores y mantenerlos operativos consumiría demasiados recursos. Los investigadores dedicaban demasiado tiempo a la gestión de DevOps en lugar de a su tarea central: la investigación en IA. La integración entre el entorno on-premises y la nube resultaba muy compleja y no era viable a largo plazo.
Arabesque AI participó en el programa Google Cloud for Startups y migró toda su infraestructura a Google Cloud. Construida sobre Kubernetes y orquestada con Google Kubernetes Engine, la plataforma utiliza Cloud Run para aligerar la carga de gestión de infraestructura. El sistema procesa los datos a través de múltiples pipelines con Cloud Functions y Pub/Sub, y almacena los datasets en Cloud Storage. BigQuery funciona como data warehouse escalable y permite consultas rápidas sobre petabytes de datos sin sobrecarga operativa.
El motor de inteligencia artificial propietario de Arabesque AI corre en nodos de GKE y escala hasta miles de cores cuando entrena nuevos modelos, para luego reducirse de nuevo. Los node pools preemptibles hacen que el proceso sea rentable y fácil de gestionar. El motor de IA crea nuevas señales a partir de la información de mercado almacenada en BigQuery y, en muchos casos, multiplica varias veces el tamaño original de los datos. Esta combinación de señales propietarias e información de mercado permite construir nuevas estrategias de inversión.
Tras completar la migración, Arabesque AI trabajó con DoiT International, Premier Partner de Google Cloud, para optimizar su infraestructura. DoiT simplificó el proceso de facturación y brindó una asesoría excelente en la migración a BigQuery, lo que ahorró dos días de trabajo. La alianza también dio acceso a soporte adicional y a experiencia de ingeniería cuando fue necesario.
La migración le permitió a Arabesque AI redirigir el foco del equipo desde las operaciones hacia los objetivos de investigación. Multiplicaron por 10 la capacidad de streaming y análisis de datos y redujeron cerca de un 75% los costos de servidores. La empresa más que duplicó su tamaño en menos de un año y redujo a la mitad el tiempo de formación. Usar tecnología open source sobre Google Cloud facilitó contratar y capacitar talento nuevo en un entorno amigable para desarrolladores.
Arabesque AI está desarrollando Knowledge Graph, un proyecto para extraer insights de información no estructurada como noticias y feeds de redes sociales. Corriendo sobre Dataflow, extraerá de forma automática la información relevante de fuentes de texto. El objetivo es tomar texto no estructurado e identificar empresas, relaciones y señales clave para mejorar las predicciones, apoyándose en algoritmos de procesamiento de lenguaje natural para avanzar hacia la comprensión del lenguaje natural.
Explora cómo Cloud Intelligence™ ayuda a los equipos a mejorar la visibilidad, la gobernanza y la unit economics en entornos cloud.
Connecting IBM and AWS privately was the piece we needed to get right, and we wanted to move faster on it than we could on our own. DoiT worked through the options with us, found the subnet overlap that was breaking the routing, and made it stable. That unblocked everything else.
DevOps Lead, Software Projects
Attribute™'s platform is truly unique. We now have crystal-clear visibility into our cloud spend at the workload and tenant level, and that insight has already led to actionable savings and powerful insights as we further scale our service.
Paul White, VP of Engineering, Shasta Cloud
We have worked with DoiT for many years, and there has been an increasing number of capabilities and features in DoiT Cloud Intelligence. We've embedded features such as Cloud Analytics and Reports in our own FinOps processes, it's become core to what we do.
Martin Lee, Director of Operations
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
Let us show you what ships this week.
