Raycatch taglia dell'80% i costi di infrastruttura

Raycatch è passata a Google Cloud con un approccio lift-and-shift, portandosi dietro la propria infrastruttura containerizzata con Docker. Ha adottato Google Compute Engine con autoscaling e load balancing per gestire i picchi di elaborazione durante le analisi notturne. Cloud Bigtable funge da database NoSQL per archiviare ed elaborare i dati raccolti dai sensori di migliaia di dispositivi IoT installati sugli impianti solari.

In un settore in piena espansione come quello delle energie rinnovabili, Raycatch — con sede a Tel Aviv — ha sviluppato il software DeepSolar™ per offrire ai proprietari di impianti solari gli insight necessari a ottimizzare i propri impianti fotovoltaici. Fondata nel 2015, l'azienda collabora con le principali utility europee, tra cui Arava Power, RTR, EDF ed Enlight, e si sta espandendo in Cina, India e in altri mercati. Raycatch analizza i flussi di dati già disponibili degli impianti solari senza installare nuovo hardware, sfruttando algoritmi sofisticati per fornire ai clienti azioni concrete da mettere in pratica ogni giorno.

Il complesso sistema di Raycatch raccoglie, normalizza e analizza ogni 24 ore i dati degli impianti solari. Con il precedente cloud provider, l'azienda doveva affrontare problemi di prestazioni di non poco conto: interruzioni di servizio e uno scarso supporto per Docker. I dischi non si disconnettevano correttamente e a volte erano necessari riavvii manuali dei data center. Questi limiti infrastrutturali impedivano a Raycatch di scalare l'elaborazione dei dati e di servire in modo efficace un numero crescente di clienti.

Raycatch ha portato la propria infrastruttura containerizzata con Docker su Google Cloud con un approccio lift-and-shift. La migrazione ha richiesto solo uno o due giorni, grazie al supporto di DoiT International. L'azienda ha implementato Google Compute Engine con autoscaling e Cloud Load Balancing per gestire i picchi di elaborazione notturni. Cloud Bigtable funge da database NoSQL per archiviare i dati in ingresso da migliaia di sensori installati sugli impianti solari ed eseguire calcoli sofisticati. La flessibilità di Compute Engine consente di attivare VM di dimensioni diverse e tipi di macchine personalizzati in base alle esigenze del momento.

Raycatch si affida all'intelligenza artificiale per ottenere l'efficienza necessaria a rispettare i tempi delle analisi giornaliere. Un impianto solare può contare fino a 10.000 sensori che misurano umidità, temperatura e altre variabili. Ogni sensore deve essere etichettato e identificato: un processo che Raycatch ha automatizzato per garantire rapidità e accuratezza. Cloud Bigtable archivia i risultati degli algoritmi della Fase 1 e consente un recupero più rapido dei dati per l'elaborazione della Fase 2, eliminando i limiti che in passato pesavano sui volumi di dati gestibili.

Il passaggio a Google Cloud si è tradotto in miglioramenti significativi sia sul fronte delle prestazioni sia su quello dei costi. I tempi di analisi sono scesi da tre giorni a meno di cinque ore, consentendo di produrre report completi entro cicli di 24 ore. Le ore di lavoro necessarie a supervisionare le analisi semplici si sono ridotte di 60 volte, liberando il team IT, che oggi può concentrarsi sulle ottimizzazioni. I costi di infrastruttura sono calati di almeno l'80% rispetto al provider precedente, mentre stabilità e flessibilità del sistema sono migliorate in modo netto.

Raycatch ha in programma di ampliare ulteriormente l'automazione basata sull'AI e di far crescere la propria base clienti. Una volta eliminati i colli di bottiglia infrastrutturali grazie a Google Cloud, l'AI può lavorare sull'intero patrimonio di dati con analisi parallele. In questo modo l'azienda può prendere in carico più clienti e più progetti, restando agile e capace di adattarsi con intelligenza alla propria crescita. La nuova infrastruttura ha avuto un impatto positivo anche sullo sviluppo di prodotti e servizi.