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DoiT ha guidato in quattro mesi la migrazione di Outbrain su Google Cloud, sfruttando l'autoscaling di Dataproc, i nodi preemptible e BigQuery per il right-sizing del research cluster.
Outbrain doveva aggiornare la tecnologia ormai obsoleta del proprio research cluster, garantendo al tempo stesso una piena integrazione con l'infrastruttura on-premises. Le tempistiche erano serrate: solo quattro mesi per scegliere, testare e completare la migrazione prima del rinnovo del contratto di hosting. L'utilizzo del research cluster era elastico e questo si traduceva in server inattivi e costi superflui nei progetti di dimensioni più contenute.
Outbrain si è affidata a DoiT International per migrare su Google Cloud con Cloud Dataproc come tecnologia portante. La soluzione ha introdotto l'autoscaling per adattare le dimensioni del cluster alle esigenze dei progetti e ha sfruttato i nodi preemptible per contenere i costi. BigQuery ha abilitato analisi granulari del traffico, mentre Cloud Storage ha gestito i 6 petabyte di dati di ricerca.
In DoiT International abbiamo trovato un partner con cui confrontarci davvero e con cui ideare approcci radicalmente nuovi. Hanno una conoscenza profonda delle tecnologie in gioco. Non sono semplici fornitori che si limitano a eseguire il nostro piano.
Orit Yaron, VP of Cloud Platform
Outbrain aveva davanti una scadenza critica per l'aggiornamento dell'infrastruttura. La tecnologia del research cluster stava diventando obsoleta e il contratto di hosting andava rinnovato entro il primo trimestre del 2018. L'infrastruttura esistente contava migliaia di server distribuiti in più data center: una configurazione efficace per il servizio di raccomandazione live, ma poco efficiente per i progetti di ricerca. L'utilizzo del research cluster era elastico e generava server inattivi e costi superflui durante i progetti più piccoli. Serviva una soluzione in grado di integrarsi senza attriti con il cluster di raccomandazione live on-premises, offrendo al contempo maggiore efficienza e scalabilità.
Outbrain ha scelto DoiT International per pianificare ed eseguire la migrazione su Google Cloud. Il progetto è partito con un Proof of Concept alla fine del 2017, per validare la fattibilità tecnologica e formare i ricercatori. A gennaio 2018 è iniziata la migrazione completa. Il team ha trasferito 6 petabyte di dati su Cloud Storage tramite linee di backup di rete fisiche, evitando interruzioni alle normali operazioni. Cloud Dataproc è diventato la spina dorsale del nuovo research cluster, con funzionalità Hadoop integrate e un collegamento fluido ai dati su Cloud Storage.
La nuova architettura ha sfruttato Cloud Dataproc con autoscaling per adattare dinamicamente le dimensioni del cluster alle esigenze dei progetti. I nodi preemptible sono stati impiegati per contenere i costi sui workloads più adatti. BigQuery ha abilitato analisi granulari sulle performance dei data center, consentendo di ottimizzare il traffico tra le diverse regioni. La Cloud Vision API ha messo a disposizione funzionalità di image tagging su larga scala. Questo approccio ibrido ha preservato l'integrazione con l'infrastruttura on-premises, massimizzando al tempo stesso i vantaggi del cloud.
La migrazione ha portato benefici economici immediati, con un risparmio del 40% sui costi infrastrutturali rispetto al precedente research cluster. L'avvio dei progetti è diventato immediato, eliminando i lunghi tempi di provisioning dell'hardware. L'azienda ha guadagnato una migliore prevedibilità dei costi grazie all'autoscaling e alla gestione del cluster on-demand. Lo stack tecnologico moderno ha rafforzato l'attrattività verso i talenti, posizionando Outbrain come un datore di lavoro all'avanguardia. L'efficienza operativa è cresciuta grazie alle capacità di ricerca serverless e a un miglior utilizzo delle risorse.
Outbrain continua a ottimizzare il proprio servizio con le tecnologie Google Cloud. L'azienda sta sperimentando cluster Kubernetes per gestire i picchi di traffico in modo più efficiente, scalando rapidamente la capacità di calcolo in occasione di grandi eventi di cronaca e spegnendola automaticamente al calare della domanda. Un approccio che risponde al problema del sovradimensionamento dei server per i carichi di picco, senza compromettere la disponibilità del servizio. La collaborazione con Google prosegue puntando all'ottimizzazione di lungo periodo e all'accesso a strumenti e tecnologie emergenti.
Veda come Cloud Intelligence™ aiuta i team a migliorare visibilità, governance e unit economics negli ambienti cloud.
“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.
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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.
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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
Let us show you what ships this week.
