Finlex taglia i costi cloud del 50% e porta l'AI in produzione con DoiT
- Over 65%
- di riduzione dei costi di infrastruttura cloud dal 2024 a oggi
- 40%
- di risparmio grazie a maggiore visibilità e a un'architettura AI efficiente
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DoiT garantisce monitoraggio e ottimizzazione della spesa in tempo reale su Google Cloud, permettendo a Udacity di far girare fino a 200.000 VM al giorno e di assorbire improvvisi picchi di domanda.

Udacity doveva gestire oscillazioni enormi nella domanda di VM, con picchi che in pochi minuti arrivavano a 2.000-3.000 VM attivate. L'azienda aveva bisogno di una spesa IT estremamente efficiente per contenere i costi a carico degli studenti, senza rinunciare a servizi altamente affidabili per la propria piattaforma di formazione online.
Udacity ha scelto DoiT International come partner per una gestione proattiva della spesa su Google Cloud. DoiT invia alert in tempo reale sui picchi di costo, individua opportunità di ottimizzazione e propone soluzioni di norma entro 30 minuti. La collaborazione comprende soluzioni di auto-scaling su misura e il monitoraggio continuo delle risorse di calcolo.
DoiT è stato un partner centrale per il nostro successo con Google Cloud. Ci contattano spesso quando si verificano picchi di spesa e sono incredibilmente reattivi alle nostre esigenze: in genere risolvono i nostri problemi in 30 minuti o meno.
Will Kessler, Director of Engineering, Udacity
Udacity serve ogni giorno tra i 50.000 e i 60.000 studenti, un supporto che richiede da 100.000 a 200.000 VM. In alcuni momenti l'azienda registra picchi di 2.000-3.000 VM attivate nel giro di pochi minuti. Google Compute Engine alimenta le VM, mentre Google Kubernetes Engine è integrato nell'infrastruttura hypervisor per facilitare la gestione e la manutenzione dei sistemi, consentendo all'azienda di assorbire i picchi con disservizi minimi o nulli.
DoiT segnala in modo proattivo a Udacity ogni opportunità di ridurre i costi mantenendo invariate le funzionalità sulle risorse di calcolo. In un'occasione, ad esempio, DoiT ha rilevato che i costi degli SSD erano triplicati nel giro di pochi giorni: ha avvisato Udacity e ha individuato la causa in alcuni SSD che venivano scollegati senza essere eliminati correttamente. DoiT ha inoltre consigliato l'adozione dei balanced persistent disk, che da allora permettono a Udacity di risparmiare il 75% sui dischi.
Durante la pandemia, Udacity ha registrato una forte domanda di nanodegree, perché le persone vogliono acquisire competenze che consentano loro di continuare a generare reddito lavorando da remoto. I clienti enterprise stanno aumentando gli investimenti nella formazione dei dipendenti. Uno dei principali clienti enterprise di Udacity ha fatto completare ai propri dipendenti un nanodegree in analytics, e uno studente ha sfruttato quelle conoscenze per individuare efficienze in grado di generare fino a 10 milioni di dollari di risparmio l'anno.
Tutto il lavoro svolto con Google Cloud e DoiT ha messo Udacity nelle condizioni di gestire senza intoppi picchi di attività e di domanda. Per quanto rapidamente l'azienda debba scalare VM e SSD verso l'alto o verso il basso, Google Cloud fornisce la potenza e la flessibilità necessarie, mentre DoiT tiene costantemente sotto controllo spesa, utilizzo e ulteriori opportunità di ottimizzazione. In questo modo, Engineers e team possono concentrarsi sul core business della formazione professionale anziché sulla manutenzione IT.
Forte delle tecnologie giuste e di un modello efficiente di spesa cloud, Udacity sta estendendo i propri programmi nanodegree a sempre più ambiti. L'organizzazione sta lavorando ad approcci che abilitino valutazioni e mappature delle competenze in tempo reale, personalizzando in misura significativa le esperienze di apprendimento. Google Cloud e DoiT garantiscono l'agilità necessaria per sostenere una domanda in crescita e per sfruttare strumenti di analytics e microservizi.
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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.
Omri Cohen, Director of Engineering, Platform
Attribute™'s data is truly unmatched. No other solution on the market could deliver the precise customer cost and usage profiles we needed in such a complex infrastructure. Within weeks, the data from Attribute™ transformed our understanding of cost structures, influencing key strategic decisions in pricing, renegotiations, and market positioning.
Jonathan Langer, COO, Claroty
Attribute™ simplified tracking customer costs in our multi-tenant environments. Customer cost measurement is now clear and standardized, and finance gets the business context they need. Integration was quick and required no changes.
Kfir Lippmann, CFO, Salt Security
Attribute™ translates complex cloud bills into actionable, business-centric insights that empower our engineering teams to take true ownership of their costs.
Balamurugan Mohandossgandhi, Head of IT and Infrastructure, PropertyGuru
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.
Jason Moore, Principal DevOps Engineer, Accrete AI
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
Cloudflow's new RDS End of Life alerts have allowed us to be more proactive on keeping our database instances up-to-date. The new solution gives us internal visibility ahead of time so that we can prepare for upgrades, instead of having to upgrade under pressure while incurring extended support costs.
Jon Fairbanks, Site Reliability Engineering Manager
PerfectScale cut 40% off our total EKS spend, and the automations handle what used to take our team 20 hours a month. Now we spend that time on reliability and performance instead of chasing cost metrics.
Caio Cristo, Director of Infrastructure/SRE
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
Let us show you what ships this week.