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DoiT a accompagné la migration de cette startup de cybersécurité vers Google Kubernetes Engine, en automatisant le provisionnement des clusters et leur montée en charge jusqu'à des milliers de nœuds.
Alcide devait optimiser l'architecture de sa plateforme de sécurité reposant sur Kubernetes. Le provisionnement manuel des clusters prenait 2 à 3 jours, même pour des équipes DevOps aguerries. Les ressources limitées de l'entreprise étaient mobilisées par des tâches chronophages de maintenance et de gestion de la sécurité.
Alcide a migré vers Google Kubernetes Engine pour bénéficier de clusters Kubernetes managés. L'entreprise a mis en place des templates de déploiement et intégré Container Registry, Cloud Load Balancing, la journalisation Stackdriver et Google Cloud IAM pour une gestion complète de son infrastructure cloud.
Pour une startup comme la nôtre, l'enjeu est d'avancer vite, de répondre aux attentes de nos clients et de livrer un maximum de fonctionnalités. Google Cloud Platform nous permet de nous concentrer sur l'écriture de notre logique métier et sur l'implémentation de l'application, sans avoir à nous préoccuper de l'infrastructure.
Gadi Naor, CTO et cofondateur
La cybersécurité n'a jamais été aussi cruciale, mais suivre l'évolution des standards technologiques reste une tâche complexe et gourmande en ressources. À mesure que les organisations adoptent les avantages du cloud, les protocoles de sécurité doivent eux aussi évoluer. Alcide ambitionne de proposer une solution de sécurité complète, pensée spécifiquement pour les infrastructures cloud. Sur une plateforme unique, les clients accèdent à une solution de threat intelligence reposant sur les algorithmes propriétaires de machine learning de l'entreprise, à une visibilité approfondie sur leurs systèmes et à une segmentation de sécurité au niveau des microservices.
Fondée en 2016, Alcide aide les organisations à sécuriser leurs stacks cloud distribuées et complexes, comptant des milliers de nœuds à protéger. Pour y parvenir, Alcide a très rapidement adopté une architecture basée sur Kubernetes, permettant à sa plateforme de monter et descendre en charge facilement selon les besoins. En tant qu'entreprise en forte croissance aux ressources limitées, Alcide fait de l'efficacité une priorité. Pour optimiser son architecture, elle s'est tournée vers Google Cloud.
Ces dernières années, le déploiement cloud est passé des environnements de machines virtuelles, fondés sur des serveurs et du matériel, à des systèmes basés sur les conteneurs. Très tôt, Alcide a bâti son architecture autour de Kubernetes, la solution open source de conteneurs développée par Google. Même avec Kubernetes, Alcide savait pouvoir accélérer ses déploiements. L'entreprise provisionnait ses nouveaux clusters manuellement, ce qui prenait plusieurs jours, même pour des équipes DevOps aguerries. Début 2017, elle s'est mise en quête de services managés autour de Kubernetes.
Après avoir évalué les différentes options, Alcide a conclu que Google Cloud offrait la solution la plus stable et la plus sûre pour ses besoins. Google Kubernetes Engine est devenu le cœur du nouveau système, en facilitant le provisionnement des clusters et en intégrant des outils de maintenance. Les développeurs d'Alcide ont conçu un template de déploiement adapté à leurs besoins. Une fois celui-ci en place, la création de nouveaux environnements à partir de zéro est devenue rapide et simple. Alcide a également utilisé Container Registry pour gérer ses images de conteneurs, Cloud Load Balancing pour assurer la fluidité du service face à de forts volumes de trafic, et Stackdriver pour la journalisation de chacun de ses clusters.
Kubernetes Engine et Google Cloud ont permis à Alcide et à sa plateforme de sécurité d'atteindre un nouveau niveau d'élasticité en réduisant drastiquement le temps nécessaire au déploiement de nouveaux environnements. Provisionner un nouveau cluster demandait auparavant deux à trois jours ; grâce aux templates dans Kubernetes Engine, l'opération prend désormais 20 minutes. Alcide a ainsi pu faire évoluer sa plateforme pour gérer de grandes stacks d'entreprise, avec des milliers de nœuds et des centaines de milliers de workloads. En parallèle, les services managés de Google ont considérablement simplifié la maintenance et la mise à jour des clusters.
À mesure qu'Alcide développe son activité et travaille sur de nouvelles fonctionnalités, l'entreprise continue d'explorer de nouvelles pistes pour tirer le meilleur de Google Cloud et de Kubernetes. Elle étudie actuellement l'option des machines virtuelles préemptibles dans Kubernetes Engine pour réduire ses coûts, tandis que les nouvelles fonctionnalités de Container Registry permettent l'analyse intégrée des images à la recherche de vulnérabilités. Une piste récemment ouverte qui l'aide à livrer des workloads bien plus sécurisés dès la phase de conception.
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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
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Jonathan Langer, COO, Claroty
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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
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
SELECT has made important cost data readily accessible. I will often pull it up during engineering design reviews so we can quickly evaluate cost impact and projections and factor that into our design decisions.
Douglas Zickuhr, Senior Data Platform Engineer at Personio
Let us show you what ships this week.
