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Datonics reduce un 99% el tiempo de consulta en BigQuery
El Cloud Data Architect de DoiT implementó un enfoque basado en HyperLogLog que recortó un 93% el uso de slots de BigQuery y transformó la economía unitaria.
The Challenge
Datonics tenía limitaciones para procesar grandes volúmenes de datos de forma rápida y rentable. Las consultas tardaban horas o directamente fallaban, y los costos de BigQuery superaban los $20,000 al mes. La empresa necesitaba optimizar su infraestructura, mejorar la economía unitaria y mantener la precisión de los datos en sus campañas publicitarias programáticas.
The Solution
El Cloud Data Architect de DoiT implementó un algoritmo HyperLogLog (HLL) para optimizar el rendimiento de BigQuery. Esta estructura de datos permite obtener estimaciones precisas sobre grandes volúmenes de información sin un consumo excesivo de memoria. DoiT ofreció asesoría consultiva, desarrolló pruebas de concepto e integró la solución en paquetes manejables.
Results
- Tiempo de procesamiento de consultas reducido de horas a 7 segundos (mejora del 99%)
- Uso de slots de BigQuery reducido de 2,000 a 132 (93% menos)
- 99% menos datos escaneados por consulta
- Ahorro de miles de dólares al mes en costos de infraestructura
- Mayor productividad de los analistas y mayor velocidad de entrega
DoiT logra un buen equilibrio: nos orienta para que aprendamos e investiguemos por nuestra cuenta y, a la vez, nos comparte su opinión sobre la solución que mejor se adapta a nosotros.
Adi Pinhasi, CTO de Datonics
Conoce a Datonics
Datonics es una de las firmas líderes a nivel mundial en la agregación y distribución de datos de búsqueda y de publicidad digital segmentada. Fundada en 2011 como subsidiaria de Almondnet, pionera en publicidad segmentada en Internet, la compañía ayuda a empresas de todo el mundo a crear y ejecutar campañas publicitarias programáticas desde su plataforma insignia de analítica de datos.
El desafío
Datonics enfrentaba retos importantes de escalabilidad al procesar grandes volúmenes de datos. Las consultas tardaban horas en completarse o fallaban por completo, y los costos de BigQuery superaban los $20,000 al mes en el plan de precios on-demand. La empresa lidiaba con un crecimiento impredecible de los costos, problemas de duplicación de datos y dificultades para integrar información de múltiples fuentes, lo que afectaba el time-to-insight y la satisfacción del cliente.
La solución
Elad Shaabi, Cloud Data Architect de DoiT, hizo una investigación exhaustiva e implementó un algoritmo HyperLogLog (HLL) para optimizar el rendimiento de BigQuery. Esta estructura de datos permite obtener estimaciones precisas sobre grandes volúmenes de información sin un consumo excesivo de memoria. DoiT ofreció asesoría consultiva, desarrolló varias pruebas de concepto e integró la solución en paquetes manejables para facilitar su puesta en marcha.
Los resultados
La implementación de HLL mejoró drásticamente el rendimiento de las consultas: el tiempo de procesamiento pasó de horas a siete segundos. El uso de slots bajó de 2,000 a 132 y los datos escaneados por consulta cayeron un 99%. Estas optimizaciones se tradujeron en un ahorro de miles de dólares al mes, permitieron postergar costosas actualizaciones de infraestructura y elevaron de forma notable la productividad de los analistas y la velocidad de entrega.
Lo que viene
Datonics sigue creciendo y expandiéndose a nuevos mercados, respaldada por una alianza de más de una década con DoiT. Las mejoras de eficiencia que trajo HLL le permiten manejar volúmenes de datos que antes superaban su capacidad presupuestaria y de infraestructura, y escalar con confianza bajo una economía unitaria predecible.
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