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Freightos passe à l'échelle mondiale sur GKE

DoiT a accompagné la migration du monolithe vers les microservices sur Google Kubernetes Engine, ouvrant la voie à des équipes autonomes et à un pipeline CI/CD automatisé.

Cloud Intelligence™
Freightos

The Challenge

Freightos devait traiter rapidement de gros volumes de données pour sa marketplace de fret. L'entreprise souhaitait accélérer ses cycles de tests et de livraison tout en fluidifiant les workflows de ses équipes de développement internationales. Son infrastructure monolithique freinait l'agilité et la collaboration entre des équipes réparties dans plusieurs régions.

The Solution

Freightos s'est appuyé sur DoiT pour migrer vers Google Kubernetes Engine, en passant de services monolithiques à une architecture en microservices. La solution intègre les environnements flexibles d'App Engine pour un accès aux données in-memory à haute vitesse, ainsi que Compute Engine, Pub/Sub, Dataflow, Cloud SQL, Datastore, BigQuery et Google Data Studio. L'entreprise a également déployé Apigee API Management Platform pour exposer ses APIs aux transitaires.

Results

  • Automatiser le pipeline CI/CD en remplacement de processus de tests manuels chronophages
  • Rendre les équipes de développement autonomes sur chaque service
  • Renforcer la stabilité de la plateforme grâce aux microservices
  • Resserrer la collaboration entre les équipes internationales de Barcelone, Jérusalem et Ramallah

DoiT nous aide vraiment à identifier où gagner en efficacité. Nous utilisons sa plateforme reOptimize pour anticiper nos coûts mensuels et optimiser en continu notre activité sur Google Cloud.

Michi Kossowsky, CTO

À propos de Freightos

Le marché mondial de la logistique devrait atteindre 12,6 milliards de dollars d'ici 2023, et la digitalisation ouvre de nouvelles opportunités pour réduire les coûts et réinventer les modèles économiques. Freightos.com ambitionne d'être au cœur de cette transformation, en fluidifiant le commerce mondial via la marketplace de référence du transport international, un secteur qui pèse mille milliards de dollars. Fondée en 2012, l'entreprise compte six bureaux aux États-Unis, en Europe, en Asie et au Moyen-Orient, et collabore avec de grandes enseignes comme Marks and Spencer.

Traiter des volumes de données massifs

Freightos reçoit chaque jour des centaines de milliers de recherches et génère des devis en parcourant des dizaines de millions de points de données issus de plus de 75 transporteurs. La plateforme exige un accès aux données in-memory à haute vitesse pour exécuter ses algorithmes de recherche sur graphes. Grâce aux environnements flexibles d'App Engine, Freightos accède à 200 Go de données de routage. BigQuery constitue le socle de l'analytique, avec des requêtes ultra-rapides sur d'immenses volumes de données et une maintenance minimale.

Migration vers les microservices avec GKE

Freightos a adopté une approche en plusieurs phases pour repenser son infrastructure, en migrant de services monolithiques vers des microservices sur Google Kubernetes Engine. La nouvelle architecture s'appuie sur Compute Engine, Pub/Sub et Dataflow pour le pipeline applicatif, avec Cloud SQL et Datastore pour le stockage opérationnel. Cette transformation a simplifié la mise à l'échelle et le déploiement, les environnements de test et de production étant désormais identiques.

Coordonner des équipes internationales

Depuis le passage aux microservices sur GKE, Freightos coordonne plus facilement ses équipes de développement entre Barcelone, Jérusalem et Ramallah. Pouvoir travailler ensemble et collaborer étroitement a tout changé. G Suite soutient cette collaboration grâce à l'édition en temps réel sur Docs et aux réunions via Hangouts Meet, devenu un outil central du fonctionnement de l'entreprise.

Gestion des APIs et offre SaaS

Freightos propose sa plateforme logicielle en mode SaaS, permettant aux transitaires de fournir rapidement des devis de fret à leurs clients. En s'appuyant sur Apigee API Management Platform et son portail développeur, l'entreprise expose ses APIs aux transitaires. Cette approche facilite l'exposition des APIs et favorise leur adoption auprès des clients.

Le machine learning en perspective

Freightos explore les outils de machine learning de Google Cloud pour plusieurs cas d'usage : identification et mise en correspondance automatiques des marchandises avec les codes de classification HS, estimation prédictive des délais de transit basée sur les performances passées des transporteurs, ou encore analyse des facteurs saisonniers et météorologiques. L'objectif : devenir la marketplace de fret numéro un et contribuer à la standardisation du secteur.

Découvrez comment DoiT aide les équipes cloud à maîtriser leurs dépenses

Découvrez comment Cloud Intelligence™ renforce la visibilité, la gouvernance et l'unit economics des environnements cloud.

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2
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2→1
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Days
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Over 65%
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Minutes
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0
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1,000+
Clients protégés dans le monde
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Zero
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$1.3M
de revenus à marge négative révélés
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What they say

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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.

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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

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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

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