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DoiT ha guidato la migrazione completa di Augury su Google Cloud, con GKE, BigQuery e IoT Core per offrire insight in tempo reale sullo stato delle macchine, su larga scala.
Augury doveva ricostruire la propria piattaforma IoT per scalare sui clienti enterprise, gestendo volumi enormi di dati in tempo reale provenienti dalle macchine industriali. Serviva una soluzione cloud stabile, in grado di garantire scalabilità di livello superiore e un'ampia copertura delle tecnologie IoT. Occorreva inoltre rendere più fluido il passaggio tra ambienti di ricerca, sviluppo e produzione, per offrire insight più rapidi ai clienti.
Augury ha portato a termine la migrazione completa su Google Cloud, spostando tutti i microservizi su Google Kubernetes Engine (GKE) con DoiT come partner di implementazione. L'azienda si è affidata a Google Cloud IoT Core, Cloud Dataflow, BigQuery e Cloud Pub/Sub per elaborare la telemetria dei dispositivi IoT installati nelle fabbriche. L'autoscaling di GKE ha garantito un'elaborazione bilanciata degli algoritmi e il rispetto degli SLA anche nei picchi di volume dati.
Con il supporto di DoiT, la transizione a Google Cloud è stata fluida ed efficiente. Gli engineer di DoiT sono stati sempre disponibili a rispondere alle nostre domande, ci hanno consigliato le best practice per il deployment su Google Cloud e ci hanno aiutato a risolvere ogni criticità in modo rapido ed efficace.
Gal Shaul, Co-founder e CTO
Fondata nel 2011 da Gal Shaul e Saar Yoskovitz, entrambi laureati al Technion, Augury è nata come soluzione cloud-based per installare dispositivi IoT collegati alle macchine industriali di tutto il mondo. L'intuizione dei fondatori è stata semplice: se l'orecchio umano è in grado di cogliere i problemi di una macchina, anche le macchine possono imparare a farlo. Questi dispositivi inviano dati al cloud in modo continuo: lì gli algoritmi di machine learning li analizzano e restituiscono ai clienti insight immediati su stato di salute e performance delle macchine.
Augury doveva ricostruire la propria piattaforma IoT per sostenere una crescita significativa dei clienti enterprise. Serviva una soluzione cloud stabile, capace di offrire scalabilità di livello superiore e un'ampia gamma di funzionalità IoT. Dopo aver migrato con successo parte dell'ambiente di ricerca su Google Cloud, l'azienda ha scelto di passare a una migrazione completa, inclusi tutti i microservizi su Google Kubernetes Engine, affidandosi a DoiT come partner di implementazione.
Google Cloud permette ad Augury di utilizzare gli stessi dati in ambiente di ricerca e in produzione. Affidarsi a tecnologie di pipeline open source come Cloud Dataflow e Apache Beam consente al team di sviluppare algoritmi con un approccio agile, contribuendo al tempo stesso alla community open source. Un modello che accelera il passaggio dalla ricerca alla produzione e porta valore in tempi rapidi ai clienti impegnati nella trasformazione digitale.
Google Cloud IoT Core, Cloud Pub/Sub e Cloud Dataflow consentono ad Augury di acquisire la telemetria dei dispositivi IoT installati negli stabilimenti. L'autoscaling di GKE assicura una latenza di elaborazione degli algoritmi sempre solida, in linea con gli SLA dei clienti. Anche quando grandi impianti tornano operativi dopo un fermo prolungato, generando volumi di dati enormi, GKE gestisce il flusso mantenendo performance bilanciate.
I clienti di Augury ricevono insight in tempo reale sullo stato di salute delle macchine: alcuni clienti manifatturieri consultano i dati anche su base oraria. L'azienda si affida a flussi e analisi continue per garantire un servizio senza interruzioni. GKE mantiene le istanze sempre bilanciate, permettendo ad Augury di offrire insight continui che aiutano i clienti a prendere decisioni più consapevoli su manutenzione e produzione.
Conoscere lo stato di salute delle macchine è il punto di partenza della trasformazione digitale nel manifatturiero. Avere visibilità sulle condizioni delle macchine permette alle aziende di evolvere la supply chain e la cultura aziendale verso una produzione just-in-time davvero agile. Una trasformazione che genera risparmi milionari grazie ai guadagni di efficienza, riduce l'impatto ambientale e potenzia la produttività umana in tutte le operazioni produttive.
Scopri come Cloud Intelligence™ aiuta i team a migliorare visibilità, governance e unit economics negli ambienti cloud.
“PerfectScale gives us the confidence to automate Kubernetes optimization while letting our engineers focus on building what matters.”
Josh Zarrabi, Infrastructure Engineer
“Without PerfectScale by DoiT, I don't know how we would do it. We'd have to have twice the number of people on my team to stay on top of it. With PerfectScale, we can focus on the more strategic issues.”
David Adkins, Director of Software and Platform Engineering
Connecting IBM and AWS privately was the piece we needed to get right, and we wanted to move faster on it than we could on our own. DoiT worked through the options with us, found the subnet overlap that was breaking the routing, and made it stable. That unblocked everything else.
DevOps Lead, Software Projects
Attribute™'s platform is truly unique. We now have crystal-clear visibility into our cloud spend at the workload and tenant level, and that insight has already led to actionable savings and powerful insights as we further scale our service.
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.
Eli Zilbershtein, Head of DevOps, Hippo
You can't tag a customer in a multi-tenant environment. Attribute™ finally shows us what each customer costs and what's driving those costs.
Omri Cohen, Director of Engineering, Platform
Attribute™'s data is truly unmatched. No other solution on the market could deliver the precise customer cost and usage profiles we needed in such a complex infrastructure. Within weeks, the data from Attribute™ transformed our understanding of cost structures, influencing key strategic decisions in pricing, renegotiations, and market positioning.
Jonathan Langer, COO, Claroty
Attribute™ simplified tracking customer costs in our multi-tenant environments. Customer cost measurement is now clear and standardized, and finance gets the business context they need. Integration was quick and required no changes.
Kfir Lippmann, CFO, Salt Security
Attribute™ translates complex cloud bills into actionable, business-centric insights that empower our engineering teams to take true ownership of their costs.
Balamurugan Mohandossgandhi, Head of IT and Infrastructure, PropertyGuru
This has let us get a better idea of what our cost of goods sold really is. It's not every day you come across something that delivers value as quickly as yours did for us. I was seeing useful insights inside the POC, and we had only deployed it to a couple of real clusters.
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
Let us show you what ships this week.
