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Freightos fa scalare la logistica globale su GKE

DoiT ha guidato la migrazione dal monolite ai microservizi su Google Kubernetes Engine, dando vita a team autonomi e a una pipeline CI/CD automatizzata.

Cloud Intelligence™
Freightos

The Challenge

Freightos doveva elaborare grandi volumi di dati in tempi rapidi per la sua piattaforma marketplace dedicata al trasporto merci. L'obiettivo era accelerare i cicli di test e rilascio e rendere più efficienti i flussi di lavoro dei team di sviluppo internazionali. L'infrastruttura monolitica preesistente limitava agilità e collaborazione tra i team nelle diverse aree geografiche.

The Solution

Freightos ha scelto DoiT come partner per la migrazione a Google Kubernetes Engine, passando da servizi monolitici a un'architettura a microservizi. La soluzione comprende gli ambienti flessibili di App Engine per l'accesso ai dati in-memory ad alta velocità, oltre a Compute Engine, Pub/Sub, Dataflow, Cloud SQL, Datastore, BigQuery e Google Data Studio. È stata inoltre adottata la Apigee API Management Platform per esporre le API agli spedizionieri.

Results

  • Pipeline CI/CD automatizzata al posto dei lunghi test manuali
  • Team di sviluppo autonomi sui singoli servizi
  • Maggiore stabilità della piattaforma grazie all'architettura a microservizi
  • Collaborazione più stretta tra i team internazionali di Barcellona, Gerusalemme e Ramallah

DoiT ci ha aiutato davvero a capire dove possiamo essere più efficienti. Usiamo la sua piattaforma reOptimize per le previsioni mensili dei costi e per ottimizzare in modo continuo la nostra attività su Google Cloud.

Michi Kossowsky, CTO

Chi è Freightos

Si stima che il mercato globale della logistica raggiunga i 12,6 miliardi di dollari entro il 2023 e la digitalizzazione apre nuove opportunità per ridurre i costi e ridefinire i modelli di business. Freightos.com vuole essere al centro di questo cambiamento, rendendo il commercio globale senza attriti come marketplace online di riferimento per il settore dello shipping internazionale da mille miliardi di dollari. Fondata nel 2012, l'azienda conta sei sedi tra Stati Uniti, Europa, Asia e Medio Oriente e collabora con grandi retailer come Marks and Spencer.

Elaborare volumi di dati enormi

Freightos riceve ogni giorno centinaia di migliaia di ricerche e genera preventivi analizzando decine di milioni di data point provenienti da oltre 75 operatori di trasporto. La piattaforma richiede un accesso ai dati in-memory ad alta velocità per eseguire algoritmi di graph-search. Grazie agli ambienti flessibili di App Engine, Freightos dispone di 200 GB di dati di routing. BigQuery è la base dell'analytics e consente query rapide su volumi di dati enormi con una manutenzione minima.

Migrazione ai microservizi con GKE

Freightos ha riprogettato la propria infrastruttura con un approccio multifase, passando da servizi monolitici ai microservizi su Google Kubernetes Engine. La nuova architettura prevede Compute Engine, Pub/Sub e Dataflow per la pipeline applicativa, mentre Cloud SQL e Datastore garantiscono lo storage operativo. Il risultato è una maggiore semplicità di scalabilità e deployment, con ambienti di test e produzione ora identici.

Coordinare team internazionali

Da quando è passata ai microservizi su GKE, Freightos coordina con maggiore facilità i team di sviluppo tra Barcellona, Gerusalemme e Ramallah. Poter lavorare a stretto contatto e collaborare in tempo reale ha cambiato le carte in tavola. G Suite sostiene la collaborazione con l'editing condiviso in Docs e le riunioni su Hangouts Meet, ed è diventata centrale nel modo in cui l'azienda opera.

API Management e offerta SaaS

Freightos distribuisce il software della propria piattaforma in modalità SaaS, così gli spedizionieri possono fornire ai clienti preventivi di spedizione in tempi rapidissimi. Con la Apigee API Management Platform e l'Apigee developer portal, l'azienda espone le API per l'accesso degli spedizionieri. Un approccio che semplifica la pubblicazione delle API e ne favorisce l'adozione tra i clienti.

Prospettive future con il machine learning

Freightos sta valutando gli strumenti di machine learning di Google Cloud per diversi scenari. Tra i possibili casi d'uso: l'identificazione automatica delle merci e l'abbinamento ai codici di classificazione HS, la creazione di stimatori predittivi dei tempi di transito basati sulle performance storiche dei vettori e l'analisi dei fattori stagionali e meteorologici. L'obiettivo è diventare il marketplace di riferimento per il freight e guidare la standardizzazione del settore.

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