Raycatch enfrentaba serios problemas de rendimiento con su proveedor cloud anterior: caídas del sistema, soporte deficiente para Docker e inconvenientes de conectividad de discos. Su complejo sistema de análisis de datos de activos solares debía procesar volúmenes enormes de información en ciclos de 24 horas, pero las limitaciones de infraestructura frenaban su capacidad de escalar y de atender a más clientes.
Raycatch migró a Google Cloud con un enfoque lift-and-shift sobre su infraestructura dockerizada. Implementó Google Compute Engine con autoscaling y load balancing para absorber los picos de demanda durante los análisis nocturnos. Cloud Bigtable opera como su base de datos NoSQL para almacenar y procesar los datos de miles de sensores IoT instalados en activos solares.
Nos tomó apenas uno o dos días, gracias al excelente soporte de DoiT. Revisaron nuestra arquitectura y nos ayudaron a anticipar los obstáculos y desafíos, así que la migración fue prácticamente sin fricciones.
Haggai Hofland, CEO, Raycatch
En un sector de energía verde en plena expansión, Raycatch —con sede en Tel Aviv— desarrolló el software DeepSolar™ para entregar a los dueños de activos solares insights de datos que optimizan sus plantas fotovoltaicas. Fundada en 2015, la compañía trabaja con grandes utilities europeas como Arava Power, RTR, EDF y Enlight, y se expande hacia China, India y otros mercados. Raycatch analiza los flujos de datos existentes de los activos solares sin instalar hardware nuevo, y con algoritmos sofisticados entrega a sus clientes acciones concretas día tras día.
El sistema de Raycatch recopila, normaliza y analiza datos de activos solares cada 24 horas. Con su proveedor cloud anterior se topaba con serios problemas de rendimiento: caídas del sistema y soporte deficiente para Docker. Los discos no se desconectaban bien y, a veces, había que reiniciar los data centers de forma manual. Estas limitaciones de infraestructura impedían a Raycatch escalar su capacidad de procesamiento y atender con eficacia a más clientes.
Raycatch migró a Google Cloud con un enfoque lift-and-shift sobre su infraestructura dockerizada. La migración tomó apenas uno o dos días con el acompañamiento de DoiT International. Implementaron Google Compute Engine con autoscaling y Cloud Load Balancing para absorber los picos de procesamiento nocturno. Cloud Bigtable funciona como su base de datos NoSQL para almacenar los datos entrantes de miles de sensores de activos solares y ejecutar cálculos sofisticados. La flexibilidad de Compute Engine les permite levantar VMs de distintos tamaños y tipos de máquina personalizados según cada necesidad.
Raycatch usa inteligencia artificial para alcanzar la eficiencia que exigen los plazos diarios de análisis. Un activo solar puede tener hasta 10.000 sensores que miden humedad, temperatura y otras variables. Cada sensor debe etiquetarse e identificarse, un proceso que Raycatch automatizó para ganar velocidad y precisión. Cloud Bigtable almacena los resultados de la Fase 1 del algoritmo y agiliza la lectura de datos para la Fase 2, eliminando las limitaciones previas en los volúmenes de procesamiento.
La migración a Google Cloud trajo mejoras notables en rendimiento y costos. El tiempo de análisis bajó de tres días a menos de cinco horas, lo que permite entregar reportes completos dentro del ciclo de 24 horas. Las horas de trabajo necesarias para supervisar análisis sencillos se redujeron 60 veces, lo que liberó al equipo de IT para enfocarse en optimizaciones. Los costos de infraestructura cayeron al menos un 80% frente al proveedor anterior, mientras que la estabilidad y la flexibilidad del sistema mejoraron de forma drástica.
Raycatch planea seguir ampliando la automatización con IA y hacer crecer su base de clientes. Con Google Cloud eliminando los cuellos de botella de infraestructura, su IA puede correr sobre todos los datos con análisis paralelizados. Esto le permite sumar más clientes y proyectos manteniéndose ágil y adaptándose con inteligencia a medida que crece. La mejora en la infraestructura ya se nota en su servicio y en su capacidad de desarrollo de producto.
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“PerfectScale gives us the confidence to automate Kubernetes optimization while letting our engineers focus on building what matters.”
Josh Zarrabi, Infrastructure Engineer
“Without PerfectScale by DoiT, I don't know how we would do it. We'd have to have twice the number of people on my team to stay on top of it. With PerfectScale, we can focus on the more strategic issues.”
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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.
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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.
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