Une migration complexe d'IBM vers AWS, accélérée par DoiT
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- Phases AWS MAP livrées : Assess, Mobilize, Modernize
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- Serveurs migrés 1:1, topologie quatre niveaux préservée
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- Régions IBM Cloud consolidées en un seul VPC AWS multi-AZ
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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.

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.
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.
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
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.
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.
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.
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.
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.
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 Cloud Intelligence™ renforce la visibilité, la gouvernance et l'unit economics des environnements cloud.
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.
DevOps Lead, Software Projects
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
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
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
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
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
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
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
Let us show you what ships this week.