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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.

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What they say

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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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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.

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SELECT feels like exactly what Paul and I would have built if we had locked ourselves in a room for 18 months to create our ideal monitoring solution.

Devin McGee, Data Engineering Lead at Home Chef

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SELECT dramatically lowers the cognitive load to understanding Snowflake costs. I'm able to sit there and easily understand what's driving the cost. Not to blow smoke up your ass, but it's just so easy to do in your platform

Blake Baggett, Head of Data Operations at Entain

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One of the most helpful cost rituals we've setup from SELECT is the weekly spend digest sent to Slack. I can start high level and ensure things are in check. If not, I can very quickly drill down into specific workloads which may have driven the cost spike and remediate them before they become a bigger issue.

Michael Revelo, Manager of data and analytics engineering at ClickUp

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Through SELECT's automated savings feature and deep cost visibility, we were able to instantly lower our Snowflake spend by over 40% and achieve a 20X ROI on our SELECT investment.

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Dr. Anish Kapur, Founder & CEO, Promptly

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DoiT's Customer Success and Forward Deployed Engineering teams work very closely with us. The regular sessions with our CSM keep us focused on the right priorities, and the FDEs provide the deep technical guidance we need to validate decisions and optimize our environment. That combination has been genuinely valuable for us.

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