The Challenge
ApparelMagic voleva sviluppare un microservizio di generazione immagini per aiutare i brand di moda a creare automaticamente le immagini dei propri capi e accorciare i cicli di progettazione. Realizzare il tool internamente avrebbe distolto il team dal potenziamento di altre soluzioni AI per due mesi, sottraendo focus alle iniziative a più alta priorità.
The Solution
I cloud engineer di DoiT hanno realizzato un tool serverless di generazione immagini su AWS Lambda, con tre code separate per i diversi stili visivi. La soluzione include pre-processing basato su policy per la sicurezza, monitoraggio completo con AWS CloudWatch e dead-letter queue per la gestione degli errori. DoiT ha consegnato l'intera infrastructure-as-code, corredata di documentazione approfondita e supporto al passaggio di consegne.
Results
- Risparmiati due mesi di sviluppo, permettendo al team di ApparelMagic di concentrarsi sulle priorità core della piattaforma
- Tempi di design ridotti del 99,9% per i clienti, da settimane di lavoro a pochi secondi
- Realizzata un'architettura serverless scalabile, che gestisce automaticamente i picchi di utilizzo senza compromettere le performance
DoiT ci ha aiutato a passare rapidamente da zero a uno. In poco più di due mesi siamo passati dall'idea di un tool di generazione immagini a un sistema pienamente operativo e pronto all'uso per i nostri clienti.
Davin Harding, Senior Software Engineer di ApparelMagic
Chi è ApparelMagic
ApparelMagic è un sistema di enterprise resource planning (ERP) pensato per i brand di moda. La sua solida piattaforma offre alle aziende del settore abbigliamento una suite di strumenti in cloud per ottimizzare le operazioni e favorire la crescita. Dal design alla consegna, ApparelMagic è la scelta dei leader di settore che puntano su innovazione, qualità e scalabilità.
Gettare le basi della collaborazione con la formazione sull'AI generativa
Dopo una presentazione iniziale da parte di AWS, ApparelMagic e DoiT hanno avviato la collaborazione per sviluppare il tool di generazione immagini. Durante una prima call di discovery, ApparelMagic ha illustrato le proprie esigenze, tra cui la preferenza per un microservizio disaccoppiato e API-first. I cloud architect di DoiT hanno quindi condotto una serie di workshop e sessioni formative sull'AI generativa con il team di ApparelMagic, per offrire una visione chiara della tecnologia che sarebbe stata impiegata.
Progettare un tool di generazione immagini affidabile con i cloud engineer di DoiT
I cloud engineer di DoiT hanno realizzato il tool di generazione immagini sfruttando l'architettura serverless di AWS Lambda per scalare automaticamente, preservando performance e governance. Hanno implementato un pre-processing dei prompt utente basato su policy, per garantire sicurezza e un utilizzo appropriato. Il flusso è stato suddiviso in tre code separate, una per ciascuno stile di immagine, e ogni coda è collegata a una funzione AWS Lambda dedicata, in modo da evitare la concorrenza sulle risorse e ridurre i colli di bottiglia.
Osservabilità e monitoraggio completi
DoiT ha migliorato la manutenibilità del tool con solide funzionalità di monitoraggio lungo tutta la pipeline. L'uso di code separate per ciascun tipo di immagine ha semplificato il monitoraggio nella console AWS, offrendo ad ApparelMagic una visibilità chiara delle richieste in arrivo, di quelle andate a buon fine e di quelle fallite. DoiT ha integrato AWS CloudWatch per l'osservabilità e ha sfruttato le dead-letter queue per intercettare le richieste problematiche, evitando di perderne alcuna e abilitando un monitoraggio dettagliato degli errori.
Passaggio di consegne fluido e deployment rapido
DoiT ha consegnato l'infrastructure-as-code, pronta per essere distribuita da ApparelMagic sulla propria piattaforma. I cloud engineer di DoiT hanno lavorato a stretto contatto con il team di ApparelMagic per garantire un passaggio di consegne fluido, illustrando l'intera architettura e collaborando ai test del tool e alla risoluzione dei bug. Il tool di generazione immagini è ora in fase di rollout verso i clienti, che possono utilizzare prompt in linguaggio naturale per creare istantaneamente tre immagini distinte dei propri design di abbigliamento.
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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
Every customer has unique usage patterns. Manual resource optimization simply didn't scale—we needed automation to ensure every customer, regardless of size, had right-sized infrastructure without consuming our team's capacity.
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