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Pace Revenue dimezza i costi di compute

Una revisione dell'infrastruttura firmata DoiT ha spostato l'80% dei nodi on-demand su VM preemptible in Google Kubernetes Engine, liberando budget per far evolvere il ML.

The Challenge

Pace Revenue doveva ottimizzare i costi dell'infrastruttura Google Cloud senza compromettere le prestazioni del proprio motore di pricing basato sul machine learning. Il team IT, snello e focalizzato, non aveva il tempo di definire le best practice cloud e voleva individuare margini di risparmio ancora inespressi. Con lo scoppio del COVID-19, ridurre la spesa cloud è diventato ancora più cruciale per il business.

The Solution

DoiT ha effettuato una revisione completa della configurazione Google Cloud di Pace Revenue, individuando opportunità per adottare VM preemptible in luogo dei nodi di compute on-demand. Il team ha messo in pratica le raccomandazioni di DoiT, riorganizzando l'architettura per garantirne la resilienza e sfruttando le istanze preemptible a costo ridotto su Google Kubernetes Engine.

Results

Costi di compute ridotti di oltre il 50% con il minimo sforzo
80% dei nodi on-demand sostituiti con VM preemptible al 20% del prezzo
Risorse liberate per potenziare l'algoritmo e aumentarne la frequenza di esecuzione
Accesso diretto a esperti di cloud engineering per il supporto continuativo

Non dobbiamo più perdere tempo a capire come funziona Google Cloud, perché lo fa DoiT per noi. Insieme al risparmio sul compute, questo ci consente di destinare le risorse a rendere il nostro algoritmo più performante e a eseguirlo più di frequente. E questo si traduce direttamente in un beneficio per i margini dei nostri clienti.
Matt Yule-Bennett, Chief Technology Officer

Chi è Pace Revenue

Pace Revenue propone un software basato sul machine learning che automatizza le decisioni di pricing degli hotel per massimizzarne i ricavi. Il software utilizza algoritmi per definire le tariffe ottimali delle camere in base alle oscillazioni della domanda e ai fattori di mercato, aumentando i ricavi degli hotel del 10% in media. Fondata nel 2017, l'azienda serve clienti dell'hospitality dalla visione innovativa, che si affidano alla sua tecnologia per decisioni di pricing critiche per il business.

La sfida

Pace Revenue esegue su Google Cloud algoritmi di machine learning complessi per elaborare in continuo i dati provenienti dai sistemi di property management. Il team IT, snello e focalizzato, doveva scalare l'infrastruttura in modo efficiente senza distogliere l'attenzione dall'innovazione di prodotto. Senza il tempo per definire le best practice cloud, il team sospettava che nel proprio stack ci fossero margini di risparmio ancora inespressi. Con l'arrivo del COVID-19, ridurre la spesa cloud è diventato ancora più urgente per la sostenibilità del business.

Trovare il partner giusto

Matt Yule-Bennett cercava un partner in grado di offrire competenze cloud solide e sostenibili sul piano economico. Il modello di business di DoiT si è distinto perché, acquistando i servizi cloud tramite l'azienda, consulenza e supporto tecnico erano inclusi a costo zero. Il team ha fatto la differenza fin da subito, garantendo un supporto reattivo e dimostrando una profonda competenza sul cloud.

Ottimizzazione dell'infrastruttura

DoiT ha condotto una revisione completa della configurazione Google Cloud di Pace Revenue, individuando importanti opportunità di risparmio. La raccomandazione principale prevedeva la migrazione dei workloads dai nodi di compute on-demand alle VM preemptible su Google Kubernetes Engine. DoiT ha mostrato al team come riorganizzare l'architettura per renderla resiliente, sfruttando queste istanze a costo ridotto, disponibili al 20% del prezzo standard.

Implementazione e risultati

Il team di Pace Revenue ha implementato tutte le modifiche infrastrutturali suggerite in meno di una settimana. Sostituendo l'80% dei nodi on-demand con VM preemptible, ha dimezzato i costi di compute quasi da subito. Si tratta di una riduzione di oltre il 50% sui costi complessivi di compute con il minimo sforzo, che ha liberato risorse per potenziare l'algoritmo e aumentarne la frequenza di esecuzione.

Il valore di una partnership continuativa

Oltre al risparmio sui costi, Pace Revenue ha ottenuto un accesso diretto a esperti di cloud engineering affidabili per affrontare qualsiasi sfida. La partnership ha permesso al team di realizzare una nuova piattaforma di analytics basata su Google BigQuery, che aiuta gli operatori alberghieri a visualizzare i dati per prendere decisioni migliori. Con il supporto continuativo di DoiT, il team IT può concentrarsi sull'innovazione restando all'avanguardia nelle tecnologie cloud.

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What they say

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

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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