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Playgendary taglia del 50% i costi di BigQuery

BigQuery Lens di DoiT ha dato allo studio di mobile gaming una visibilità granulare sui costi e l'ottimizzazione a livello di query su Google Cloud.

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Playgendary

The Challenge

Per Playgendary non era semplice capire come si articolassero i costi di BigQuery a livello granulare. Con un team di data engineer e analyst da gestire, analizzare i dati a livello di job tramite SQL richiedeva troppo tempo. A complicare le cose, l'utilizzo del compute era soggetto a forti oscillazioni, dovute a variabili imprevedibili come l'attività degli utenti e la popolarità dei giochi, rendendo difficile l'acquisto di Committed Use Discounts.

The Solution

Playgendary ha sfruttato BigQuery Lens di DoiT per analizzare la ripartizione dei costi e individuare le opportunità di ottimizzazione. Ha utilizzato le raccomandazioni personalizzate per rimuovere le tabelle inutilizzate e la funzione Explorer per individuare le query più costose senza dover scrivere SQL. Ha inoltre collaborato con i cloud architect di DoiT per ottimizzare i costi di storage e adottare un commitment sui workloads on-demand di compute, ottenendo risparmi su Compute Engine.

Results

  • Ridurre di oltre il 50% i costi di BigQuery in un solo mese
  • Ottenere maggiore visibilità sull'utilizzo di BigQuery e sui pattern di comportamento del team
  • Risparmiare il 25% sui costi di Compute Engine senza rinunciare alla flessibilità on-demand

BigQuery è una componente fondamentale della nostra infrastruttura cloud, ma capire come utilizzarlo nel modo migliore era complicato. Senza BigQuery Lens non sarei mai riuscito a ottenere risultati significativi sul fronte dell'ottimizzazione dei costi. Il drill-down semplice e immediato sull'utilizzo di BigQuery del mio team, insieme alle raccomandazioni personalizzate, ha reso davvero facile ottimizzarne l'impiego.

Mikhail Artyugin, Director of Business Intelligence, Playgendary

Chi è Playgendary

Con oltre 3 miliardi di installazioni e 250 milioni di giocatori mensili, Playgendary di user acquisition se ne intende. Una componente fondamentale della sua strategia è Google BigQuery, che l'azienda utilizza per valutare l'efficacia delle proprie campagne di marketing.

La sfida

Playgendary lancia numerose campagne di marketing per aumentare download e utilizzo dei propri giochi. A guidare il team di BI è Mikhail Artyugin, che si occupa di analisi di coorte basate su fattori come tipo di dispositivo e data di registrazione, arricchite con i dati degli eventi utente trasmessi in BigQuery tramite Dataflow. BigQuery era veloce e performante, ma Mikhail faticava a comprendere nel dettaglio la ripartizione dei costi a livello granulare. E analizzare i dati a livello di job con SQL richiedeva troppo tempo per un utilizzo quotidiano.

Comprendere e ottimizzare i costi di BigQuery

Mikhail ha utilizzato BigQuery Lens per capire come si articolassero i costi e individuare le priorità di ottimizzazione. Grazie alle raccomandazioni ha individuato grandi tabelle inutilizzate e le ha rimosse. Con la funzione Explorer ha poi identificato e ottimizzato le query più costose per tabella e per utente, senza doverle scrivere lui stesso. Una volta individuate, ha analizzato i flussi di esecuzione nella console di BigQuery per scovare problemi come JOIN inefficienti o filtri predicate mancanti.

Ottimizzare i risparmi su Compute Engine

Per ottimizzare la spesa su Compute Engine, Playgendary ha lavorato con DoiT a un commitment sui workloads on-demand di compute. La spesa complessiva su Compute Engine è scesa del 25%, senza rinunciare alla flessibilità del pricing on-demand e senza alcun onere di gestione operativa. E, soprattutto, questi risparmi sono stati ottenuti senza dover prevedere il successo futuro dei nuovi giochi.

Strategia di ottimizzazione dello storage

Mikhail ha collaborato con Rajan Bhave, Senior Cloud Architect di DoiT, per valutare pro e contro del nuovo Physical Storage di BigQuery prima di decidere che il passaggio avrebbe portato a un risparmio concreto. Questa collaborazione ha permesso di prendere decisioni consapevoli sull'ottimizzazione dello storage, contribuendo agli obiettivi complessivi di riduzione dei costi.

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