Cloud Intelligence™Cloud Intelligence™

Cette page est également disponible en English, Deutsch, Español, Italiano, 日本語 et Português.

Aniview divise par plus de trois les coûts de sa plateforme de données

DoiT a accompagné cette plateforme publicitaire vidéo dans la refonte de son architecture sur Google Cloud avec BigQuery, pour interroger des dizaines de milliards de lignes en quelques secondes, à l'échelle du pétaoctet.

Cloud Intelligence™
Aniview

The Challenge

Dès 2016, Aniview gérait des pétaoctets de données et voyait ses requêtes ralenties par la montée en charge. L'entreprise devait repenser son architecture de data warehouse pour tenir l'échelle tout en garantissant une faible latence à ses clients, sur un marché concurrentiel aux marges serrées.

The Solution

Aniview a choisi Google Cloud, avec BigQuery au cœur d'une nouvelle approche serverless d'analyse de données. La solution combine Google App Engine pour une architecture évolutive, Cloud Dataflow et Cloud Dataproc pour le traitement des données, et la puissance réseau de Google Cloud pour exécuter sans effort des requêtes massives.

Results

  • Réduire de plus de 70 % les coûts de plateforme de données par rapport à la solution précédente
  • Interroger en quelques secondes des dizaines de milliards de lignes auparavant impossibles à explorer
  • Délivrer des métriques de performance en temps réel et des analyses à une échelle inédite
  • Mettre à disposition des clients les données de performance brutes pour créer leurs propres outils

Nous devons traiter, agréger et explorer des pétaoctets de données pour offrir des insights à nos clients. Avec des ressources limitées dans un secteur très concurrentiel, c'est un véritable défi. Il fallait sortir des sentiers battus : nous nous sommes tournés vers Google Cloud et DoiT International.

Roy Cohen, CTO

À propos d'Aniview

Avec sa technologie propriétaire et brevetée de vidéo mobile, Aniview propose aux éditeurs et aux agences publicitaires un écosystème complet qui diffuse des publicités vidéo sur toutes les plateformes et génère des insights précieux pour suivre, mesurer et analyser les performances. Fondée en 2013, Aniview a connu une croissance rapide et gère aujourd'hui plus de 100 milliards d'événements vidéo par jour depuis ses bureaux de Tel-Aviv, New York et Los Angeles. À mesure que la plateforme grandissait, la charge sur les serveurs s'intensifiait. En 2016, l'entreprise devait repenser son architecture de data warehouse pour tenir l'échelle tout en garantissant une faible latence à ses clients.

Le défi

L'écosystème vidéo d'Aniview réunit pour ses clients un trio puissant : lecteur vidéo, gestion publicitaire et place de marché reliant éditeurs et annonceurs. Délivrer le tout en SaaS implique de traiter d'énormes volumes de données à grande vitesse, sans dégrader les performances produit. Fin 2016, Aniview gérait des pétaoctets de données sur une infrastructure cloud existante qui peinait à suivre la montée en charge. Sur un marché concurrentiel aux marges serrées, l'entreprise devait passer à l'échelle tout en maîtrisant ses coûts.

La solution

Après avoir évalué plusieurs options, Aniview a retenu Google Cloud pour son coût, ses performances et sa simplicité. Google BigQuery s'est imposé lors des benchmarks face à d'autres produits de données. L'entreprise a travaillé étroitement avec Google pour assurer une transition sans interruption. En plaçant BigQuery au cœur de la nouvelle solution, Aniview a bâti une approche serverless d'analyse de données hautement évolutive. Google App Engine a fourni l'architecture centrale, tandis que Cloud Dataflow et Cloud Dataproc ont simplifié des traitements de données titanesques.

Des résultats transformateurs

Google BigQuery a permis à Aniview de transformer en profondeur son offre d'analyse de données. Les coûts de la plateforme ont été réduits de plus de 70 % par rapport à la solution précédente. L'environnement serverless et la capacité de mise à l'échelle de Google permettent à Aniview d'augmenter la puissance de calcul à la demande et d'interroger d'immenses jeux de données en quelques secondes. La nouvelle plateforme est si puissante qu'elle délivre des métriques de performance en temps réel et analyse les données historiques à une échelle inédite, en générant des insights jusque-là inaccessibles.

De nouveaux usages débloqués

Aniview peut désormais explorer trois mois de données avec plus de 20 dimensions et produire des rapports agrégés portant sur des dizaines de milliards de lignes, autrefois impossibles à analyser. La simplicité de Google BigQuery permet à Aniview de mettre les données de performance brutes à disposition de ses clients et de les aider à créer leurs propres outils. Au-delà des économies et des gains de performance, Google Cloud permet à Aniview de se concentrer sur ses produits phares et de proposer les meilleures solutions à ses clients.

Et demain

La migration achevée, Aniview explore de nouvelles pistes pour enrichir ses produits avec les solutions Google. La suite d'outils de machine learning de Google pourrait aider à automatiser certains processus et permettre aux systèmes de réagir dynamiquement aux changements, plutôt que de s'en remettre à des règles préprogrammées. À mesure qu'Aniview poursuit sa croissance et fait évoluer ses services, l'entreprise peut compter sur Google pour continuer à innover et lui fournir la plateforme dont elle aura besoin demain.

Découvrez comment DoiT aide les équipes cloud à maîtriser leurs dépenses

Découvrez comment Cloud Intelligence™ aide les équipes à gagner en visibilité, en gouvernance et en unit economics sur leurs environnements cloud.

More customer stories

Shasta Cloud

Une visibilité limpide sur les dépenses cloud, au niveau des workloads comme des tenants

Days
Premiers insights de coûts après installation
Days
De l'installation à un reporting de coûts avancé
Workload & tenant
Granularité de la visibilité des coûts
Finlex

Finlex réduit ses coûts cloud de 50 % et déploie l'IA en production avec DoiT

Over 65%
de réduction des coûts d'infrastructure cloud entre 2024 et aujourd'hui
40%
d'économies réalisées grâce à une meilleure visibilité et à une architecture IA efficace
Hippo

Chez Hippo, les coûts cloud deviennent un levier d'action pour les équipes

Minutes
Délai d'intégration d'Attribute™ avec AWS
Business unit
Niveau de responsabilité atteint sur les coûts
Island

Island : visibilité réelle du coût par client, sans tagging

$5B
Valorisation de l'entreprise
Days
Délai avant les premiers insights
0
Tags nécessaires
Claroty

Claroty obtient une attribution précise des coûts par client avec Attribute™

1,000+
Clients protégés dans le monde
Days
Délai jusqu'aux premiers rapports de coûts granulaires
Zero
Interruption des opérations lors du déploiement
SaaS Leader

L'attribution des coûts au niveau client, socle d'une tarification IA basée sur la valeur

$1.3M
de revenus à marge négative révélés
~360
comptes non rentables identifiés
$1.3M
de pertes cumulées révélées
Salt Security

Salt Security standardise la mesure du COGS pour optimiser marges et tarification

1
Source de vérité pour le COGS
1
Source de vérité standardisée du COGS partagée entre CFO et DevOps
0
Modifications de code ou de tagging requises pour intégrer Attribute™

What they say

Shasta 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

Flooid

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

Finlex

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

Hippo

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

Island

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

Claroty

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

Salt Security

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

PropertyGuru

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

Accrete AI

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

Akamai

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

OneFootball

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

Raptive

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

Luma Health

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

Your cloud bill shouldn't be a mystery

Let us show you what ships this week.