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Wondermall rilascia 10 volte più velocemente, senza DevOps
DoiT ha guidato Wondermall nell'adozione di Google App Engine, Compute Engine e BigQuery per scalare automaticamente il mall su iPad e portare i tempi di query da ore a secondi.

The Challenge
Wondermall aveva bisogno di un'infrastruttura cloud scalabile, solida ed efficiente per sostenere il proprio business. L'obiettivo era un'infrastruttura "DevOps-less" che gestisse load balancer, firewall, auto-scaler e database, lasciando al team la libertà di concentrarsi sullo sviluppo software e sulla guida dell'azienda. Cercavano inoltre la flessibilità di adottare soluzioni open source pronte all'uso e una piattaforma di analisi dati su larga scala per elaborare grandi volumi di informazioni in tempi rapidi.
The Solution
Wondermall ha scelto Google App Engine per fare scraping di oltre 100 grandi siti di e-commerce e arricchire il proprio catalogo prodotti. Utilizza Google Compute Engine per eseguire i cluster ElasticSearch e Google BigQuery per raccogliere e analizzare migliaia di record al secondo. Questa combinazione elimina la necessità di una gestione DevOps offrendo al contempo scalabilità automatica, bilanciamento del carico e analisi dei dati ad alta velocità.
Results
- Eliminata la gestione di server, ridondanza, replica dei dati e manutenzione dell'infrastruttura
- Ridotti i tempi di query da ore a secondi grazie a BigQuery per analisi su scala terabyte
- Ottenuti deployment e scaling automatici, senza gestione manuale delle istanze
App Engine ci ha permesso di andare veloci concentrandoci su ingegneria e innovazione fin dal primo giorno.
Barak Cohen, VP R&D
Wondermall in breve
Wondermall è un'app per iPad che riunisce i prodotti di centinaia di negozi in un unico mall mobile. Fondata nel 2012, collabora con oltre 200 retailer come Macy's, Gap e Forever21 e consente agli utenti di confrontare articoli e prezzi tra i diversi store.
La sfida
Wondermall aveva bisogno di un'infrastruttura cloud scalabile, solida ed efficiente per sostenere il proprio business. Oltre a potenza ed efficienza, il team puntava a un'infrastruttura "DevOps-less" in grado di gestire load balancer, firewall, auto-scaler e database, così da potersi dedicare allo sviluppo software e alla guida dell'azienda. Cercavano inoltre la flessibilità di utilizzare soluzioni open source pronte all'uso come ElasticSearch per un'indicizzazione fulminea e Chef per il provisioning rapido e affidabile dei servizi. Infine, disporre di una piattaforma di analisi dati su larga scala per elaborare grandi volumi in tempi rapidi era una priorità per Wondermall.
La soluzione
Per sviluppare velocemente e concentrarsi sull'innovazione, Wondermall ha scelto Google App Engine per fare scraping di oltre 100 grandi siti di e-commerce e popolare il catalogo Wondermall. App Engine gestisce le connessioni, scala automaticamente le istanze, bilancia il carico delle richieste e gestisce persino l'auto-scaling del database Cloud Datastore. Grazie all'interfaccia click-to-deploy di Google, Wondermall esegue ElasticSearch su Google Compute Engine con cluster operativi in pochi minuti, completi di shard, replica e dischi SSD per un I/O veloce. Wondermall raccoglie migliaia di record al secondo e li archivia in Google BigQuery, interrogando terabyte di informazioni in pochi secondi con il linguaggio SQL standard.
Il risultato
Grazie ad App Engine, Compute Engine e BigQuery, Wondermall può concentrarsi sui propri prodotti e clienti anziché sulla gestione di server, storage e rete. L'azienda non deve più preoccuparsi di ridondanza dei server, replica dei dati, relazioni di peering, alimentazione di backup, sistemi di raffreddamento, scaling delle applicazioni o backup dei dati. Con i dati forniti da BigQuery, sta costruendo dashboard interni tramite una semplice API RESTful.
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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
Your cloud bill shouldn't be a mystery
Let us show you what ships this week.
