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Lightricks procesa 1.000 millones de eventos al día en Google Cloud

DoiT guía la migración a BigQuery, Dataflow y GKE: se eliminan los cuellos de botella y se potencia la analítica en tiempo real en las apps para creadores de Lightricks.

The Challenge

El sistema híbrido original de Lightricks no daba abasto con la demanda creciente ni con las exigencias cada vez mayores de machine learning y analítica. La infraestructura se convertía en un cuello de botella en los momentos más críticos del negocio: las cargas de datos topaban con sus límites y los clústeres se caían durante rondas de financiación y picos de uso.

The Solution

Lightricks migró a Google Cloud y se apoyó en BigQuery y Dataflow para automatizar la ingesta y el análisis de datos. El equipo desplegó Google Kubernetes Engine para una infraestructura basada en contenedores y adoptó Vertex AI para sus modelos de machine learning. DoiT International acompañó el proceso con soporte continuo en arquitectura y resolución de problemas.

Results

Procesa cerca de 1.000 millones de eventos al día con BigQuery y Dataflow
Desplegó una infraestructura funcional de Kubernetes en GKE en pocas semanas y con recursos de ingeniería mínimos
Eliminó los cuellos de botella de infraestructura que antes provocaban caídas en momentos críticos del negocio
Habilitó business intelligence en tiempo real para optimizar campañas publicitarias sobre terabytes de datos

Por ejemplo, cuando quisimos crear un clúster en GKE y conectarlo a nuestros sistemas de machine learning, DoiT se encargó de que nuestros data lakes de investigación y nuestra capacidad de cómputo on-premises quedaran sincronizados. Tenemos una arquitectura de machine learning sofisticada y DoiT nos da soporte continuo en todo, desde la arquitectura hasta la resolución de problemas.
Ofir Bibi, VP de Investigación, Lightricks

A la altura del reto de escalar

Lightricks encontró rápidamente éxito en el mercado con apps como Facetune, Videoleap y Photoleap. Sin embargo, el crecimiento acelerado dejó al descubierto las limitaciones de su infraestructura híbrida on-premises. El sistema no daba abasto con la demanda de GPU ni con los requisitos cada vez más complejos de machine learning y analítica. Las fallas críticas se producían durante rondas de financiación y picos de uso, lo que hizo urgente contar con una plataforma más robusta.

Automatizar la ingesta de datos a gran escala

BigQuery y Dataflow se convirtieron en la base de la transformación de la plataforma de datos de Lightricks. Hoy la compañía procesa cerca de 10.000 eventos por segundo, lo que suma mil millones de eventos al día. La función de autoscale de Dataflow eliminó los cuellos de botella anteriores, cuando las cargas de datos llegaban al límite del sistema. Esta automatización permite hacer business intelligence en tiempo real: los equipos optimizan campañas publicitarias sobre terabytes de datos y segmentan al instante a los usuarios que llegan desde campañas de marketing exitosas.

Empoderar a equipos pequeños con una infraestructura potente

Google Kubernetes Engine redujo drásticamente la complejidad de la infraestructura para el reducido equipo de ingeniería de Lightricks. En cuestión de semanas, unos pocos Engineers y personas de DevOps pusieron en marcha una infraestructura funcional de Kubernetes que habría sido imposible con el sistema anterior. La separación entre almacenamiento y cómputo eliminó los obstáculos que antes frenaban el desarrollo y permitió a los equipos concentrarse en generar valor para el negocio en lugar de mantener sistemas.

Llevar el machine learning al siguiente nivel

Google Cloud resolvió los problemas de disponibilidad de cómputo para los workloads de machine learning de Lightricks. El equipo pasó del entrenamiento experimental en la nube en 2014 a una plataforma robusta donde los recursos de cómputo están disponibles bajo demanda. Los equipos de marketing, optimización de producto y motores de recomendación hoy crean modelos de machine learning en Compute Engine, y la migración a Vertex AI permite escalar aún más rápido los sistemas de recomendación y la optimización de la interacción con los usuarios.

Integraciones seguras con terceros

Las capacidades de integración de Google Cloud permiten a Lightricks conectarse de forma segura con servicios de terceros como Cloudinary y Elasticsearch. La plataforma habilita el reenvío seguro de tráfico fuera de las redes privadas, sin exponer los sistemas a la Internet pública. Este marco de seguridad acompaña el desarrollo del backend de Lightricks, que construye servicios sobre tecnologías open-source sin perder una protección sólida.

Crecimiento futuro y expansión de la plataforma

Lightricks planea una expansión importante de sus servicios de backend en 2022, que incluye perfiles compartidos entre apps y carga de contenido multimedia. Este crecimiento generará más datos y exigirá modelos de machine learning más sofisticados. Con el respaldo de Google Cloud, la compañía puede escalar de forma rápida y rentable mientras desarrolla su plataforma para creadores y mantiene servicios de creación de contenido de última generación.

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What they say

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

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Milad Rezazadeh, CTO

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Andrea Benfatto, Platform/Cloud Runtime Engineering Manager

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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

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