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DoiT a accompagné Wondermall sur Google App Engine, Compute Engine et BigQuery pour mettre à l'échelle automatiquement son mall iPad et réduire le temps de requête de plusieurs heures à quelques secondes.
Wondermall avait besoin d'une infrastructure cloud scalable, robuste et performante pour soutenir son activité. L'entreprise voulait une infrastructure sans DevOps, prenant en charge load-balancers, firewalls, auto-scalers et bases de données, afin de se consacrer au software engineering et au pilotage de l'entreprise. Elle souhaitait aussi pouvoir s'appuyer sur des solutions open source prêtes à l'emploi et sur une plateforme d'analyse de données à grande échelle pour traiter rapidement de gros volumes.
Wondermall a choisi Google App Engine pour scraper plus de 100 grands sites de commerce et alimenter son catalogue. L'entreprise utilise Google Compute Engine pour faire tourner ses clusters ElasticSearch et Google BigQuery pour collecter et analyser des milliers d'enregistrements par seconde. Cette combinaison supprime le besoin de gestion DevOps tout en offrant scaling automatique, load balancing et analyse rapide des données.
App Engine nous a permis d'avancer vite en nous concentrant dès le premier jour sur l'engineering et l'innovation.
Barak Cohen, VP R&D
Wondermall est une application iPad qui réunit dans son mall mobile les produits de centaines de boutiques. Fondée en 2012, Wondermall s'est associée à plus de 200 enseignes telles que Macy's, Gap ou Forever21, et permet aux utilisateurs de comparer articles et prix d'une boutique à l'autre.
Wondermall avait besoin d'une infrastructure cloud scalable, robuste et performante pour soutenir son activité. Au-delà de la puissance et de l'efficacité, l'entreprise voulait une infrastructure sans DevOps, prenant en charge load-balancers, firewalls, auto-scalers et bases de données, afin de se consacrer au software engineering et au pilotage de l'entreprise. Elle voulait aussi pouvoir s'appuyer sur des solutions open source prêtes à l'emploi, comme ElasticSearch pour une indexation ultra-rapide et Chef pour provisionner les services rapidement et de façon fiable. Enfin, disposer d'une plateforme d'analyse de données à grande échelle, capable de traiter rapidement de gros volumes, était une priorité pour Wondermall.
Pour développer vite et se concentrer sur l'innovation, Wondermall a choisi Google App Engine pour scraper plus de 100 grands sites de commerce et enrichir son catalogue. App Engine gère les connexions, scale automatiquement les instances, répartit la charge des requêtes et scale même la base Cloud Datastore. Grâce à l'interface click-to-deploy de Google, Wondermall fait tourner ElasticSearch sur Google Compute Engine et dispose de clusters opérationnels en quelques minutes, avec sharding, réplication et disques SSD pour des I/O rapides. Wondermall collecte des milliers d'enregistrements par seconde et les stocke dans Google BigQuery, interrogeant des téraoctets de données en quelques secondes via le langage SQL standard.
En s'appuyant sur App Engine, Compute Engine et BigQuery, Wondermall se concentre sur ses produits et ses clients plutôt que sur la gestion des serveurs, du stockage et du réseau. L'entreprise n'a plus à se soucier de redondance serveur, de réplication de données, de peering, d'alimentation de secours, de systèmes de refroidissement, de scaling applicatif ni de sauvegardes. À partir des données fournies par BigQuery, elle construit des dashboards internes via une simple API RESTful.
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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
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.
Caio Cristo, Director of Infrastructure/SRE
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
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
I love clicking through SELECT to understand how our environment and workloads are evolving. I probably check it every day. It's coffee and SELECT for me every morning.
Ian Fahey, Senior Analytics Engineer at Loop
You guys have the best UI experience that I've had of any software. It's like you just read my mind where, like, oh, I wish I could click there. Oh, I can
Diana Koshy, Sr. Director of Data Engineering at Kargo
SELECT feels like exactly what Paul and I would have built if we had locked ourselves in a room for 18 months to create our ideal monitoring solution.
Devin McGee, Data Engineering Lead at Home Chef
SELECT dramatically lowers the cognitive load to understanding Snowflake costs. I'm able to sit there and easily understand what's driving the cost. Not to blow smoke up your ass, but it's just so easy to do in your platform
Blake Baggett, Head of Data Operations at Entain
One of the most helpful cost rituals we've setup from SELECT is the weekly spend digest sent to Slack. I can start high level and ensure things are in check. If not, I can very quickly drill down into specific workloads which may have driven the cost spike and remediate them before they become a bigger issue.
Michael Revelo, Manager of data and analytics engineering at ClickUp
Through SELECT's automated savings feature and deep cost visibility, we were able to instantly lower our Snowflake spend by over 40% and achieve a 20X ROI on our SELECT investment.
Skyler Chi, SVP, GTM Productivity & Excellence at Exiger
Our costs had jumped up 3X as we scaled, so we're talking about 60% savings in Snowflake spend after adopting SELECT.
Edward Mancey, GTM Lead at Synthesia
Let us show you what ships this week.
