Jupiter cierra una brecha de visibilidad del 20% al 40% en su gasto de infraestructura con DoiT
- 26
- Datos de proveedores integrados
- From 60% to 100%
- Cobertura de datos
Trigo necesitaba una experiencia de compra sin fricciones capaz de seguir con precisión el comportamiento del cliente en tiempo real. El reto: procesar de forma simultánea los datos de cientos de cámaras, contemplando conductas impredecibles como devolver un producto al estante o cambiarlo por otro. Como startup en plena expansión global, Trigo requería una infraestructura escalable y rentable, capaz de absorber un crecimiento acelerado de datos y dar soporte a tiendas en distintas regiones.
Trigo se alió con DoiT International para implementar soluciones de Google Cloud. La empresa utiliza Google Kubernetes Engine para el autoescalado de microservicios, Cloud Bigtable para bases de datos en crecimiento constante, Pub/Sub para gestionar flujos de datos variables y BigQuery como data warehouse principal. Con esta infraestructura se logra modelar en 3D el ecosistema de cada tienda y procesar en tiempo real los datos de compra desde múltiples ubicaciones a nivel global.
Nos apoyamos en BigQuery para almacenar, analizar y procesar grandes volúmenes de datos de forma rápida y eficiente. Eso nos permite mejorar la precisión, la productividad y la eficiencia de nuestro sistema cuando llevamos una tienda de pruebas a operación real.
Daniel Gabay, Cofundador y Chief Technology Officer
Trigo fue fundada en 2018 por los hermanos Michael y Daniel Gabay con un objetivo: transformar la compra de alimentos a través de smart stores con IA. La empresa entrega a los retailers la infraestructura tecnológica que hace posible una experiencia de compra sin fricciones, en la que los clientes pueden comprar y salir sin pasar por cajas. Con algoritmos propios y cámaras instaladas en el techo, la solución EasyOut™ de Trigo sigue el recorrido del cliente y cobra las compras de forma automática gracias al modelado 3D y al cómputo con IA.
Crear una experiencia de compra realmente sin fricciones implica registrar cada interacción del cliente dentro de la tienda. Los compradores se comportan de forma impredecible: devuelven productos, los intercambian o reacomodan sus canastas mientras recorren los pasillos. Trigo necesitaba generar modelos 3D del ecosistema de cada tienda y medir de forma continua las canastas virtuales con cientos de cámaras funcionando en paralelo. Esta transformación tecnológica exigía socios innovadores, con soluciones de infraestructura escalables y flexibles.
Trigo eligió Google Cloud por su flexibilidad, escalabilidad, velocidad y rentabilidad. A medida que la empresa crece a nivel global con tiendas en Norteamérica, Europa y Medio Oriente, la amplia red de servidores de Google Cloud ayuda a reducir la latencia y a mejorar los tiempos de procesamiento. La alianza aporta la confiabilidad y la escalabilidad necesarias para sostener un crecimiento acelerado de datos sin demoras ni caídas que afecten la apertura de nuevas tiendas.
Trigo se alió con DoiT International para la implementación en Google Cloud, con acceso a consultoría ilimitada, soporte y ahorro en costos. La empresa utiliza Cloud Bigtable para bases de datos en crecimiento constante, Google Kubernetes Engine para una arquitectura de microservicios con autoescalado, Pub/Sub para gestionar flujos de datos variables y BigQuery como data warehouse principal para almacenar y analizar grandes volúmenes de datos de forma eficiente.
Google Cloud le permitió a Trigo afinar la precisión y reducir al mínimo el costo por tienda de su solución de compra sin fricciones. La infraestructura se adapta a las horas pico con recursos bajo demanda y se contrae en los periodos de menor tráfico. Esta colaboración fue clave para el éxito de la primera tienda totalmente automatizada con tecnología Trigo en Londres, con mejoras claras en productividad y eficiencia operativa.
Trigo ve su alianza con Google Cloud como una pieza estratégica para su expansión futura. El equipo de Google Cloud conectó a Trigo con expertos en IA, arquitectura y machine learning para resolver retos técnicos y acelerar el crecimiento. Con nuevas oportunidades técnicas y de negocio en el horizonte, la alianza posiciona a Trigo para convertir la compra sin fricciones en una realidad cotidiana y dejar de ser ciencia ficción.
Explora cómo Cloud Intelligence™ ayuda a los equipos a mejorar la visibilidad, la gobernanza y la unit economics en sus entornos cloud.
On integrating DataHub, the DoiT team was very hands-on to the point where DoiT support put together the first ingestion script and pipeline to unlock us.
Kyle Espinola, Head of Platform Engineering
“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.”
David Adkins, Director of Software and Platform Engineering
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
Let us show you what ships this week.