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Datonics réduit de 99 % le temps de requête sur BigQuery
Le Cloud Data Architect de DoiT a déployé une approche HyperLogLog qui a réduit de 93 % l'utilisation des slots BigQuery et transformé l'unit economics.
The Challenge
Datonics peinait à traiter ses vastes ensembles de données rapidement et à moindre coût. Les requêtes prenaient des heures ou échouaient purement et simplement, et les coûts BigQuery dépassaient 20 000 $ par mois. L'entreprise devait optimiser son infrastructure tout en améliorant son unit economics et en préservant la précision des données pour ses campagnes publicitaires programmatiques.
The Solution
Le Cloud Data Architect de DoiT a mis en place un algorithme HyperLogLog (HLL) pour optimiser les performances de BigQuery. Cette structure de données permet des estimations précises sur de grands volumes, sans surconsommation de mémoire. DoiT a apporté un accompagnement consultatif, développé des proofs of concept et intégré la solution par étapes maîtrisables.
Results
- Temps de traitement des requêtes ramené de plusieurs heures à 7 secondes (amélioration de 99 %)
- Utilisation des slots BigQuery ramenée de 2 000 à 132 (réduction de 93 %)
- Volume de données scannées par requête réduit de 99 %
- Plusieurs milliers de dollars d'économies mensuelles sur l'infrastructure
- Productivité des analystes et vélocité de livraison renforcées
DoiT a trouvé le juste équilibre entre nous orienter vers nos propres recherches et lectures, et nous donner un avis tranché sur la solution la mieux adaptée à nos besoins.
Adi Pinhasi, CTO chez Datonics
À propos de Datonics
Datonics figure parmi les leaders mondiaux de l'agrégation et de la distribution de données publicitaires numériques, qu'il s'agisse de recherche ou de ciblage. Fondée en 2011 comme filiale d'Almondnet, pionnier de la publicité ciblée sur Internet, l'entreprise accompagne des sociétés du monde entier dans la conception et la diffusion de campagnes publicitaires programmatiques grâce à sa plateforme d'analyse de données phare.
Le défi
Datonics faisait face à d'importants défis de scalabilité pour traiter ses grands volumes de données. Les requêtes prenaient des heures ou échouaient totalement, et les coûts BigQuery dépassaient 20 000 $ par mois sur le forfait à la demande. L'entreprise composait avec une hausse des coûts imprévisible, des problèmes de duplication de données et des difficultés d'intégration depuis plusieurs sources, au détriment du time-to-insight et de la satisfaction client.
La solution
Elad Shaabi, Cloud Data Architect chez DoiT, a mené une investigation approfondie et déployé un algorithme HyperLogLog (HLL) pour optimiser les performances de BigQuery. Cette structure de données permet des estimations précises sur de grands volumes, sans surconsommation de mémoire. DoiT a apporté un accompagnement consultatif, développé plusieurs proofs of concept et intégré la solution par lots maîtrisables pour en faciliter la mise en œuvre.
Les résultats
L'implémentation HLL a transformé les performances des requêtes, ramenant le temps de traitement de plusieurs heures à sept secondes. L'utilisation des slots est passée de 2 000 à 132, et le volume de données scannées par requête a chuté de 99 %. Ces optimisations ont permis d'économiser plusieurs milliers de dollars par mois, de reporter des mises à niveau d'infrastructure coûteuses et de renforcer nettement la productivité des analystes ainsi que la vélocité de livraison.
Et maintenant
Datonics poursuit sa croissance et son expansion vers de nouveaux marchés, fort d'un partenariat de dix ans avec DoiT. Les gains d'efficacité issus de l'implémentation HLL lui permettent de gérer des volumes de données qui dépassaient auparavant ses capacités budgétaires et techniques, et d'aborder sereinement sa montée en charge avec une unit economics prévisible.
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