Visibilità totale sulla spesa cloud a livello di workload e tenant
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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.

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.
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.
App Engine ci ha permesso di andare veloci concentrandoci su ingegneria e innovazione fin dal primo giorno.
Barak Cohen, VP R&D
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.
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.
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.
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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Attribute™'s platform is truly unique. We now have crystal-clear visibility into our cloud spend at the workload and tenant level, and that insight has already led to actionable savings and powerful insights as we further scale our service.
Paul White, VP of Engineering, Shasta Cloud
We have worked with DoiT for many years, and there has been an increasing number of capabilities and features in DoiT Cloud Intelligence. We've embedded features such as Cloud Analytics and Reports in our own FinOps processes, it's become core to what we do.
Martin Lee, Director of Operations
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
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Kfir Lippmann, CFO, Salt Security
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Balamurugan Mohandossgandhi, Head of IT and Infrastructure, PropertyGuru
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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
Let us show you what ships this week.