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 à l'identique, topologie quatre tiers préservée
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- Régions IBM Cloud consolidées en un seul VPC AWS multi-AZ
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DoiT a accompagné ce groupe e-commerce de 40 boutiques dans l'unification de ses données cloisonnées sur Google Cloud, avec des pipelines BigQuery et Looker pensés pour l'analytique en self-service.

Niceshops disposait de sources de données isolées réparties sur plus de 40 boutiques : historiques de ventes, rapports financiers et données de performance marketing. L'entreprise devait unifier ces sources dans un entrepôt unique pour obtenir une vision globale et permettre à ses collaborateurs d'exploiter des modèles de données en self-service afin de prendre de meilleures décisions.
DoiT a fourni des services managés et un accompagnement pour aider Niceshops à étendre sa plateforme de données Google Cloud avec BigQuery et Looker. Les équipes ont construit des pipelines avancés de data engineering, mis en place des frameworks de suivi des coûts et bénéficié de formations sur les bonnes pratiques de développement de pipelines et d'optimisation des modèles BigQuery ML.
Avec l'aide de DoiT, nous avons mis en place un framework de monitoring qui nous donne une vue quotidienne de nos coûts. Cela nous permet de détecter et d'éviter les pics de dépenses, et d'améliorer nos requêtes. Nous estimons pouvoir réduire nos coûts d'ingestion de données de 50 % grâce à l'accompagnement de DoiT.
Stefan Gajanovic, Data Engineer, Niceshops
Niceshops est un e-commerçant qui exploite une quarantaine de portails de boutiques. Chaque boutique se concentre sur une niche produit, du vélo électrique à l'impression 3D en passant par les cosmétiques. Plus de 500 personnes font vivre ces boutiques au quotidien. Chaque collaborateur apporte des compétences clés différentes, et l'entreprise souhaite en tirer parti en permettant à chacun de prendre ses propres décisions, avec les bonnes données à portée de main.
Pour donner à ses équipes de véritables outils d'analyse, Niceshops devait régler ses problèmes de silos sur plus de 40 boutiques aux sources isolées : historiques de ventes, rapports financiers, données de performance marketing. Il fallait unifier ces sources dans un entrepôt unique. L'équipe a choisi Google Cloud pour sa solide expérience de collaboration et la position de leader de Google sur les entrepôts de données dans le cloud. Elle a combiné les capacités d'entrepôt de BigQuery aux fonctionnalités analytiques de Looker pour créer des modèles en self-service et des analyses transverses entre départements.
Les collaborateurs ont adopté ces nouvelles possibilités en self-service et en ont demandé toujours plus, avec de nouvelles sources de données et de nouveaux cas d'usage. Pour mieux exploiter la stack Google Cloud et étendre la plateforme, Niceshops a fait appel à DoiT. DoiT est devenu son guide de confiance dans l'écosystème Google Cloud, l'aidant à s'orienter dans le paysage technologique pour bâtir la stack la mieux adaptée à ses besoins. Avec des services managés et un support entreprise, DoiT a aidé l'équipe à tirer le meilleur de son environnement Google Cloud.
Avec le soutien de DoiT, Niceshops a enrichi sa plateforme de données avec des pipelines de data engineering et d'analytique plus avancés. Parmi les nouvelles sources : suivi des prix concurrents, insights marketing et rapports financiers. L'équipe a développé en interne de nouveaux pipelines pour remplacer les outils d'ingestion tiers historiques. DoiT a animé des sessions de formation sur la construction de pipelines, partageant astuces et bonnes pratiques d'orchestration, de planification et de monitoring qui ont permis de développer rapidement de nouveaux pipelines.
Lorsque l'équipe Niceshops rencontrait des problèmes qu'elle ne pouvait pas résoudre en interne, DoiT était le premier interlocuteur. Les tickets soumis via la DoiT Console étaient le plus souvent résolus le jour même, accélérant d'autant le développement. DoiT avait souvent la réponse immédiatement, pour avoir déjà traité des problèmes similaires chez d'autres clients. Cet accompagnement a permis à Niceshops de rester sur la bonne voie, en évitant les mauvais usages des outils ou le choix de solutions non scalables.
Les silos de données ont disparu chez Niceshops. L'e-commerçant est devenu une entreprise véritablement data-driven, avec une vision globale de ses indicateurs métiers rendue possible par la nouvelle plateforme. En quelques clics, les collaborateurs accèdent à des analyses détaillées sur les opérations et le marché, qu'ils exploitent pour prendre de meilleures décisions. Le marketing en profite tout particulièrement : la plateforme aide à identifier les habitudes d'achat par segment de clientèle, oriente les campagnes publicitaires et améliore la communication client, tout en réduisant le travail manuel de plusieurs semaines à quelques heures.
Découvrez comment Cloud Intelligence™ aide les équipes à améliorer la visibilité, la gouvernance et l'économie unitaire de leurs 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.