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Wondermall livre 10x plus vite, sans DevOps
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.

The Challenge
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.
The Solution
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.
Results
- Plus de gestion de serveurs, de redondance, de réplication de données ni de maintenance d'infrastructure
- Temps de requête ramené de plusieurs heures à quelques secondes grâce à BigQuery, pour analyser des téraoctets
- Déploiement et scaling automatiques, sans gestion manuelle des instances
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
À propos de Wondermall
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.
Le défi
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.
La solution
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.
Le résultat
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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What they say
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
DoiT was a true partner, not a vendor. They helped us understand the problem, refine the vision, and build something production-ready far faster than we could have on our own. Their expertise, responsiveness, and commitment made all the difference.
Dr. Anish Kapur, Founder & CEO, Promptly
DoiT's Customer Success and Forward Deployed Engineering teams work very closely with us. The regular sessions with our CSM keep us focused on the right priorities, and the FDEs provide the deep technical guidance we need to validate decisions and optimize our environment. That combination has been genuinely valuable for us.
Alexander Lundberg Santos, Platform Engineer at Extenda Retail
When we started working with DoiT, we deployed Flexsave to save time and reduce complexity. We still use it today. But what really stands out is the expert support. Having someone to collaborate with on deep cloud cost topics, someone who really understands the nuances, is incredibly valuable.
Jesper Terkelsen, CTO at Monta
DoiT's Cloud Accelerator turned our AI idea into a shipped product, saving at least three months of development and delivering reliable, explainable insights our customers trust.
Scott Desgrosseilliers, CEO and co-founder, Wicked Reports
Your cloud bill shouldn't be a mystery
Let us show you what ships this week.
