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DoiT a piloté la migration vers Google Kubernetes Engine et une architecture microservices événementielle, protégeant des dizaines de millions d'utilisateurs quotidiens sans équipe DevOps dédiée.
SecuredTouch avait besoin d'une plateforme complète pour fournir ses services de détection de fraude à un portefeuille client en pleine expansion. Au programme : une montée en charge extrême avec un impact minimal sur la latence, tout en restant agile et en exploitant ses ressources de manière optimale. L'entreprise traite en temps réel les données comportementales issues des terminaux : gestes tactiles, mouvements de souris et capteurs de l'appareil, afin d'identifier toute activité malveillante.
SecuredTouch a collaboré avec DoiT pour migrer sa production vers Google Kubernetes Engine et optimiser ainsi l'utilisation des ressources et les coûts. L'entreprise a converti l'intégralité de son écosystème en architecture microservices événementielle. Tous les endpoints API externes sont routés via Google Cloud Global Load Balancer en utilisant ingress, ce qui réduit considérablement la latence réseau pour des clients répartis dans le monde entier. Les clusters GKE assurent l'auto-scaling horizontal et la gestion des preemptible node-pools pour une optimisation continue des ressources.
Miser sur Kubernetes et Google Cloud a été une décision stratégique déterminante, qui a porté ses fruits. Cela nous a permis de faire croître rapidement notre activité tout en concentrant nos efforts de R&D sur la valeur unique de SecuredTouch, plutôt que sur les enjeux IT et d'infrastructure.
Ran Wasserman, CTO, SecuredTouch
SecuredTouch révolutionne l'e-commerce avec sa plateforme innovante de détection de fraude à grande échelle. L'entreprise fait figure de pionnière en intégrant la biométrie comportementale aux processus de détection de fraude. Ses clients réduisent leur taux de fraude et les coûts associés, tout en augmentant leur taux de transaction grâce à une expérience utilisateur sans friction. La plateforme couvre plusieurs cas d'usage : prise de contrôle de compte, fraude à l'ouverture de compte, fraude aux programmes de fidélité ou encore fraude au paiement. Fondée en 2014 et opérant depuis Israël et les États-Unis, SecuredTouch travaille avec de grands marchands et institutions financières à l'échelle mondiale.
La technologie de SecuredTouch collecte et traite en temps réel les données comportementales issues des terminaux. Le backend recueille les gestes tactiles, les mouvements de souris et les données des capteurs de l'appareil, puis transforme ces signaux en indicateurs d'évaluation du risque grâce à des algorithmes propriétaires de machine learning. Des modèles avancés identifient les anomalies comportementales révélatrices d'intentions malveillantes et de vecteurs d'attaque tels que le trafic issu de BOTs ou d'émulateurs. SecuredTouch avait besoin d'une plateforme complète, capable de supporter une montée en charge extrême avec un impact minimal sur la latence, tout en restant agile et en exploitant ses ressources de façon optimale.
En 2016, SecuredTouch a repensé son architecture backend et misé sur la scalabilité de Kubernetes. L'entreprise a collaboré avec DoiT pour migrer sa production vers GKE et optimiser l'utilisation des ressources et les coûts. Les endpoints API externes sont routés via Google Cloud Global Load Balancer en utilisant ingress, ce qui réduit fortement la latence réseau pour des clients répartis à travers le monde. L'ensemble de l'écosystème a été converti en architecture microservices événementielle, avec tous les services applicatifs et middleware orchestrés par Kubernetes. Les services sont stateless et idempotents, ce qui maximise la flexibilité et améliore les capacités de scaling dynamique.
SecuredTouch a vu son trafic multiplié par 100 en 2019, avec une croissance toujours soutenue en 2020. Malgré une exploitation à grande échelle et la gestion de centaines de milliers de sessions simultanées, aucun DevOps/SRE dédié n'est nécessaire au sein de l'équipe R&D. La simplicité et la résilience de Google Cloud, le talent de l'équipe R&D et l'efficacité du partenariat avec DoiT y ont contribué. Les clusters GKE prennent en charge sans accroc l'optimisation de la gestion des ressources, y compris l'auto-scaling horizontal et les preemptible node-pools.
SecuredTouch protège aujourd'hui des dizaines de millions d'utilisateurs actifs quotidiens pour le compte de ses clients, en identifiant en temps réel des centaines de milliers de tentatives malveillantes avec un haut niveau de précision. Une situation gagnant-gagnant pour toutes les parties prenantes. SecuredTouch propose désormais une offre unique adaptée à de nombreux marchés et développe de nouvelles fonctionnalités produit pour s'imposer durablement comme leader mondial des technologies de détection de fraude.
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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.
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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
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.
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