Visibilità totale sulla spesa cloud a livello di workload e tenant
- Days
- Tempo ai primi insight sui costi dopo l'installazione
- Days
- Dall'installazione a report avanzati sui costi
- Workload & tenant
- Granularità della visibilità sui costi
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.
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.
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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Veda come Cloud Intelligence™ aiuta i team a migliorare visibilità, governance e unit economics negli ambienti cloud.
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
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
Let us show you what ships this week.