Outbrain réduit ses coûts d'infrastructure de 40 %

Outbrain s'est associé à DoiT International pour migrer vers Google Cloud avec Cloud Dataproc comme socle. L'autoscaling ajuste la taille du cluster aux besoins de chaque projet, et les nœuds préemptibles optimisent les coûts. BigQuery offre une analyse fine du trafic, tandis que Cloud Storage héberge les 6 pétaoctets de données de recherche.

Outbrain faisait face à une échéance critique de modernisation de son infrastructure. La technologie de son cluster de recherche devenait obsolète, et son contrat d'hébergement arrivait à renouvellement au T1 2018. L'infrastructure existante comptait des milliers de serveurs répartis sur plusieurs data centers : un dispositif efficace pour le service de recommandation en production, mais peu adapté aux projets de recherche. L'usage du cluster de recherche étant élastique, des serveurs restaient inactifs et engendraient des coûts inutiles sur les projets de moindre envergure. L'entreprise avait besoin d'une solution capable de s'intégrer en toute fluidité à son cluster de recommandation on-premises, tout en apportant plus d'efficacité et de scalabilité.

Outbrain s'est associé à DoiT International pour planifier et exécuter la migration vers Google Cloud. Le projet a démarré fin 2017 par un Proof of Concept destiné à valider la viabilité technologique et à former les chercheurs. La migration complète a été lancée en janvier 2018. Les équipes ont transféré 6 pétaoctets de données vers Cloud Storage via des liaisons réseau physiques dédiées, afin de ne pas perturber les opérations courantes. Cloud Dataproc a constitué le socle du nouveau cluster de recherche, en offrant des fonctionnalités Hadoop intégrées et une connexion fluide aux données stockées dans Cloud Storage.

La nouvelle architecture s'appuie sur Cloud Dataproc et ses capacités d'autoscaling pour ajuster dynamiquement la taille du cluster aux besoins de chaque projet. Des nœuds préemptibles ont été déployés pour optimiser les coûts sur les workloads adaptés. BigQuery permet d'analyser finement les performances par data center et d'optimiser le trafic à l'échelle régionale. L'API Cloud Vision apporte des capacités de tagging d'images à grande échelle. Cette approche hybride préserve l'intégration avec l'infrastructure on-premises tout en exploitant pleinement les bénéfices du cloud.

La migration a généré des bénéfices financiers immédiats, avec 40 % d'économies sur les coûts d'infrastructure par rapport au cluster de recherche précédent. Le lancement des projets est devenu fluide, sans les longs délais de provisionnement matériel. L'entreprise a gagné en prévisibilité budgétaire grâce à l'autoscaling et à la gestion à la demande du cluster. Une stack technologique moderne a renforcé l'attractivité d'Outbrain auprès des talents, en la positionnant comme un employeur à la pointe. L'efficacité opérationnelle a progressé grâce aux capacités de recherche serverless et à une meilleure utilisation des ressources.

Outbrain poursuit l'optimisation de son service avec les technologies Google Cloud. L'entreprise expérimente des clusters Kubernetes pour absorber plus efficacement les pics de trafic : scaling rapide du compute lors d'événements d'actualité et extinction automatique dès que la demande retombe. Cette approche répond au défi du sur-provisionnement de serveurs pour les charges de pointe, sans compromettre la disponibilité du service. La collaboration continue avec Google porte sur l'optimisation à long terme et l'accès aux outils et technologies émergents.