Cloud Intelligence™Cloud Intelligence™

Cette page est également disponible en English, Deutsch, Español, Italiano, 日本語 et Português.

Raycatch réduit ses coûts d'infrastructure de 80 %

Migration lift-and-shift vers Google Cloud avec Compute Engine et Cloud Bigtable : le temps d'analyse solaire passe de 3 jours à moins de 5 heures.

Cloud Intelligence™
Raycatch

The Challenge

Raycatch rencontrait plusieurs problèmes de performance avec son précédent fournisseur cloud : interruptions de service, mauvais support de Docker et difficultés de connectivité disque. Son système complexe d'analyse de données d'actifs solaires devait traiter des volumes massifs de données par cycles de 24 heures, mais les limites de son infrastructure freinaient sa capacité à monter en charge et à servir davantage de clients.

The Solution

Raycatch a migré vers Google Cloud selon une approche lift-and-shift, en s'appuyant sur son infrastructure dockerisée. L'entreprise a déployé Google Compute Engine avec autoscaling et load balancing pour absorber les pics de charge lors des analyses nocturnes. Cloud Bigtable sert de base de données NoSQL pour stocker et traiter les données des capteurs d'actifs solaires issues de milliers d'appareils IoT.

Results

  • Temps d'analyse ramené de 3 jours à moins de 5 heures
  • Coûts d'infrastructure réduits d'au moins 80 % par rapport au précédent fournisseur
  • Heures de travail consacrées aux analyses simples divisées par 60
  • Stabilité et flexibilité du système renforcées grâce à un meilleur support de Docker
  • Traitement de volumes de données illimités rendu possible avec Cloud Bigtable

Cela n'a pris qu'un jour ou deux, car nous avons bénéficié d'un excellent accompagnement de DoiT. Leurs équipes ont examiné notre architecture existante et nous ont aidés à anticiper les obstacles, ce qui a rendu la migration quasiment sans accroc.

Haggai Hofland, CEO, Raycatch

À propos de Raycatch

Dans un secteur de l'énergie verte en pleine expansion, Raycatch, basée à Tel-Aviv, a développé le logiciel DeepSolar™ pour fournir aux propriétaires d'actifs solaires les analyses de données nécessaires à l'optimisation de leurs centrales photovoltaïques. Fondée en 2015, l'entreprise collabore avec de grands acteurs européens de l'énergie comme Arava Power, RTR, EDF et Enlight, et étend ses activités en Chine, en Inde et sur d'autres marchés. Raycatch analyse les flux de données existants des actifs solaires sans installer de nouveau matériel, en s'appuyant sur des algorithmes sophistiqués pour fournir à ses clients des recommandations concrètes au quotidien.

Le défi

Le système complexe de Raycatch collecte, normalise et analyse les données d'actifs solaires toutes les 24 heures. Avec son précédent fournisseur cloud, l'entreprise se heurtait à d'importants problèmes de performance : interruptions de service et support insuffisant de Docker. Les disques ne se déconnectaient pas correctement, et des redémarrages manuels du data center s'imposaient parfois. Ces limites d'infrastructure empêchaient Raycatch de faire évoluer ses capacités de traitement et de servir efficacement davantage de clients.

La solution

Raycatch a migré vers Google Cloud selon une approche lift-and-shift, en s'appuyant sur son infrastructure dockerisée. La migration n'a pris qu'un à deux jours grâce à l'accompagnement de DoiT International. Les équipes ont déployé Google Compute Engine avec autoscaling et Cloud Load Balancing pour absorber les pics de traitement nocturnes. Cloud Bigtable sert de base de données NoSQL pour stocker les données entrantes issues de milliers de capteurs d'actifs solaires et exécuter des calculs sophistiqués. La flexibilité de Compute Engine permet à Raycatch de provisionner des VM de tailles variées et des types de machines personnalisés selon ses besoins.

Un traitement de données dopé à l'IA

Raycatch s'appuie sur l'intelligence artificielle pour atteindre le niveau d'efficacité qu'imposent ses cycles d'analyse quotidiens. Un actif solaire peut compter jusqu'à 10 000 capteurs mesurant l'humidité, la température et d'autres variables. Chaque capteur doit être identifié et étiqueté, un processus que Raycatch a automatisé pour gagner en rapidité et en précision. Cloud Bigtable stocke les résultats des algorithmes de phase 1 et accélère la récupération des données pour la phase 2, levant ainsi les anciennes limites sur les volumes traités.

Les résultats

La migration vers Google Cloud a généré des gains majeurs, tant en performance qu'en coûts. Le temps d'analyse est passé de trois jours à moins de cinq heures, permettant d'obtenir des rapports complets dans des cycles de 24 heures. Les heures de travail consacrées à la supervision des analyses simples ont été divisées par 60, libérant l'équipe IT pour se concentrer sur l'optimisation. Les coûts d'infrastructure ont chuté d'au moins 80 % par rapport au précédent fournisseur, tandis que la stabilité et la flexibilité du système ont nettement progressé.

Et maintenant ?

Raycatch prévoit de poursuivre le développement de l'automatisation par IA et l'élargissement de son portefeuille clients. Google Cloud ayant levé les goulots d'étranglement liés à l'infrastructure, son IA peut désormais traiter l'ensemble des données via des analyses parallélisées. L'entreprise peut ainsi accueillir davantage de clients et de projets tout en restant agile et en s'adaptant intelligemment à sa croissance. Cette infrastructure renforcée bénéficie également à ses capacités de service et de développement produit.

Découvrez comment DoiT aide les équipes cloud à maîtriser leurs dépenses

Découvrez comment Cloud Intelligence™ aide les équipes à améliorer la visibilité, la gouvernance et l'unit economics sur l'ensemble de leurs environnements cloud.

More customer stories

Finlex

Finlex réduit ses coûts cloud de 50 % et déploie l'IA en production avec DoiT

Over 65%
de réduction des coûts d'infrastructure cloud entre 2024 et aujourd'hui
40%
d'économies réalisées grâce à une meilleure visibilité et à une architecture IA efficace
Hippo

Chez Hippo, les coûts cloud deviennent un levier d'action pour les équipes

Minutes
Délai d'intégration d'Attribute™ avec AWS
Business unit
Niveau de responsabilité atteint sur les coûts
Island

Island : visibilité réelle du coût par client, sans tagging

$5B
Valorisation de l'entreprise
Days
Délai avant les premiers insights
0
Tags nécessaires
Claroty

Claroty obtient une attribution précise des coûts par client avec Attribute™

1,000+
Clients protégés dans le monde
Days
Délai jusqu'aux premiers rapports de coûts granulaires
Zero
Interruption des opérations lors du déploiement
SaaS Leader

L'attribution des coûts au niveau client, socle d'une tarification IA basée sur la valeur

$1.3M
de revenus à marge négative révélés
~360
comptes non rentables identifiés
$1.3M
de pertes cumulées révélées
Salt Security

Salt Security standardise la mesure du COGS pour optimiser marges et tarification

1
Source de vérité pour le COGS
1
Source de vérité standardisée du COGS partagée entre CFO et DevOps
0
Modifications de code ou de tagging requises pour intégrer Attribute™
PropertyGuru

PropertyGuru transforme le chaos des coûts cloud en culture de responsabilité côté engineering

Minutes
pour décrypter les factures des services partagés (contre plusieurs heures auparavant)
32M+
Internautes accompagnés chaque mois dans leur recherche immobilière
2 weeks
Du déploiement aux premiers insights exploitables
Accrete AI

Des coûts cloud opaques à une visibilité claire sur les marges produit

$46K
De dépenses cloud mensuelles éliminées
$46K
De dépenses mensuelles éliminées
$63K → $17K
De réduction mensuelle pour un seul service

What they say

Finlex

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

Hippo

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

Island

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

Claroty

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

Salt Security

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

PropertyGuru

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

Accrete AI

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

Akamai

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

OneFootball

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

Raptive

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

Luma Health

PerfectScale cut 40% off our total EKS spend, and the automations handle what used to take our team 20 hours a month. Now we spend that time on reliability and performance instead of chasing cost metrics.

Caio Cristo, Director of Infrastructure/SRE

Luxury Escapes

What I really like about DoiT's approach is that you're very hands-on and proactive. Satyam would ping me a few times a sprint, letting me know about the most current features, checking in on how things are going. When we are going through a peak time, that proactiveness makes a real difference. Satyam always comes through whenever we need support and helps us leverage the right experts to get us where we need to be.

Chiamaka Ibeme, Engineering Manager, Platform

Personio

SELECT has made important cost data readily accessible. I will often pull it up during engineering design reviews so we can quickly evaluate cost impact and projections and factor that into our design decisions.

Douglas Zickuhr, Senior Data Platform Engineer at Personio

Your cloud bill shouldn't be a mystery

Let us show you what ships this week.