Raycatch réduit ses coûts d'infrastructure de 80 %

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.

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 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.

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.

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.

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.

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.