Freightos necesitaba procesar grandes volúmenes de datos con rapidez para su marketplace de carga. La empresa buscaba acelerar los ciclos de testing y entrega, y armar flujos de trabajo más eficientes para sus equipos de desarrollo internacionales. La infraestructura monolítica limitaba la agilidad y la colaboración entre los equipos de distintas regiones.
Freightos trabajó con DoiT para migrar a Google Kubernetes Engine, pasando de servicios monolíticos a una arquitectura de microservicios. La solución incluyó entornos flexibles de App Engine para acceder a datos en memoria a alta velocidad, además de Compute Engine, Pub/Sub, Dataflow, Cloud SQL, Datastore, BigQuery y Google Data Studio. También se implementó Apigee API Management Platform para exponer las APIs a los freight forwarders.
DoiT nos ha ayudado muchísimo a detectar dónde podemos ser más eficientes. Usamos su plataforma reOptimize para las predicciones mensuales de costos y para optimizar de forma continua nuestra actividad en Google Cloud.
Michi Kossowsky, CTO
Se estima que el mercado global de logística crecerá hasta los 12.600 millones de dólares para 2023, y la digitalización está abriendo nuevas oportunidades para reducir costos y redefinir modelos de negocio. Freightos.com quiere estar en el centro de ese cambio y eliminar la fricción del comercio global como el marketplace online de la industria de envíos internacionales, valorada en billones de dólares. Fundada en 2012, la empresa cuenta con seis oficinas en Estados Unidos, Europa, Asia y Medio Oriente, y trabaja con grandes retailers como Marks and Spencer.
Freightos recibe cientos de miles de búsquedas al día y genera cotizaciones consultando decenas de millones de puntos de datos de más de 75 proveedores de carga. La plataforma necesita acceso a datos en memoria a alta velocidad para ejecutar algoritmos de búsqueda en grafos. Con los entornos flexibles de App Engine, Freightos accede a 200 GB de datos de enrutamiento. BigQuery es la base de su analítica y permite consultas rápidas sobre volúmenes enormes de datos con un mantenimiento mínimo.
Freightos rediseñó su infraestructura en varias fases y migró de servicios monolíticos a microservicios en Google Kubernetes Engine. La nueva arquitectura incluye Compute Engine, Pub/Sub y Dataflow para el pipeline de la aplicación, con Cloud SQL y Datastore como almacenamiento operativo. Esta transformación facilitó el escalamiento y el despliegue, y hoy los entornos de testing y producción son idénticos.
Desde el cambio a microservicios sobre GKE, a Freightos le resulta más sencillo coordinar a sus equipos de desarrollo en Barcelona, Jerusalén y Ramala. La posibilidad de trabajar juntos y colaborar codo a codo ha sido transformadora. G Suite respalda esa colaboración con edición en tiempo real en Docs y reuniones por Hangouts Meet, y se ha vuelto fundamental para el día a día de la empresa.
Freightos ofrece el software de su plataforma en modalidad SaaS, lo que les permite a los freight forwarders entregar cotizaciones de envío a sus clientes con rapidez. Con Apigee API Management Platform junto con el portal de desarrolladores de Apigee, exponen las APIs para que los freight forwarders puedan integrarse. Este enfoque facilita exportar y exponer APIs, e impulsa la adopción entre los clientes.
Freightos está explorando las herramientas de machine learning de Google Cloud para distintos casos de uso. Entre las posibilidades están identificar y emparejar mercancías de forma automática con los códigos HS de clasificación de productos, crear estimadores predictivos del tiempo de tránsito a partir del desempeño histórico de los carriers, y analizar factores estacionales y climáticos. Su meta es convertirse en el marketplace de carga número uno e impulsar la estandarización de la industria.
Explora cómo Cloud Intelligence™ ayuda a los equipos a mejorar la visibilidad, la gobernanza y la unit economics en sus entornos cloud.
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
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
Let us show you what ships this week.
