Finlex taglia i costi cloud del 50% e porta l'AI in produzione con DoiT
- Over 65%
- di riduzione dei costi di infrastruttura cloud dal 2024 a oggi
- 40%
- di risparmio sui costi grazie a maggiore visibilità e a un'architettura AI efficiente
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 DoiT Cloud Intelligence aiuta i team a migliorare visibilità, governance e unit economics negli ambienti cloud.
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
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
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
Let us show you what ships this week.