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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.

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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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

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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.

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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

When we started working with DoiT, we deployed Flexsave to save time and reduce complexity. We still use it today. But what really stands out is the expert support. Having someone to collaborate with on deep cloud cost topics, someone who really understands the nuances, is incredibly valuable.

Jesper Terkelsen, CTO at Monta

DoiT's Cloud Accelerator turned our AI idea into a shipped product, saving at least three months of development and delivering reliable, explainable insights our customers trust.

Scott Desgrosseilliers, CEO and co-founder, Wicked Reports

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