Finlex、DoiTとの協業でクラウドコストを50%削減し本番AIを実装
- Over 65%
- 2024年から現在までのクラウドインフラコスト削減率
- 40%
- 可視性の向上と効率的なAIアーキテクチャによるコスト削減
AlcideはKubernetesベースのセキュリティプラットフォームのアーキテクチャ最適化に取り組む必要がありました。クラスターのプロビジョニングは手作業で、経験豊富なDevOps担当者でも2〜3日を要していました。限られたリソースは、時間のかかるメンテナンスやセキュリティ管理に追われ、慢性的に逼迫していました。
AlcideはマネージドKubernetesクラスターを利用するため、Google Kubernetes Engineへ移行。デプロイテンプレートを整備し、Container Registry、Cloud Load Balancing、Stackdriverのロギング、Google Cloud IAMを組み合わせることで、クラウドインフラを一元的に管理できる体制を構築しました。
私たちのようなスタートアップは、スピーディーに動き、顧客の課題を素早く埋め、できる限り多くの機能を届けたいと考えています。Google Cloud Platformのおかげで、インフラを気にすることなく、自社のビジネスロジックとアプリケーションの実装に集中できています。
Gadi Naor, CTO 兼 共同創業者
サイバーセキュリティの重要性はかつてないほど高まっていますが、進化し続ける技術標準に追随するのは、複雑でリソースを要する取り組みです。クラウドの利便性を取り入れる組織が増えるにつれ、セキュリティのあり方もそれに合わせて進化しなければなりません。Alcideは、クラウドベースのインフラに特化した包括的なセキュリティソリューションの提供を目指しています。単一のプラットフォーム上で、独自の機械学習アルゴリズムを用いた脅威インテリジェンス、システムの詳細な可視化、マイクロサービス単位でのセキュリティセグメンテーションを利用できます。
2016年創業のAlcideは、数千ノードに及ぶ分散型で複雑なクラウドスタックの保護を支援しています。これを実現するため、Alcideは早期からKubernetesを基盤としたアーキテクチャを採用し、需要に応じて柔軟かつ迅速にスケールできる体制を整えてきました。リソースの限られた急成長企業として、Alcideは効率性を最優先に位置づけており、アーキテクチャの最適化を模索するなかで選んだのがGoogle Cloudでした。
ここ数年、クラウドデプロイの主流は、サーバーやハードウェアを前提とする仮想マシン環境から、コンテナベースのシステムへと移ってきました。Alcideは早い段階から、Google発のオープンソースコンテナソリューションであるKubernetesを軸にアーキテクチャを構築してきました。それでも同社は、デプロイにはまだ高速化の余地があると感じていました。新規クラスターは手動でプロビジョニングしており、経験豊富なDevOps担当者でも数日を要していたのです。2017年初頭、同社はKubernetesのマネージドサービスを本格的に検討し始めました。
複数の選択肢を比較検討した結果、Alcideは最も安定性とセキュリティに優れた選択肢としてGoogle Cloudを採用しました。新システムの中核を担うのがGoogle Kubernetes Engineで、新規クラスターを容易にプロビジョニングでき、メンテナンスツールも標準で備わっています。Alcideの開発チームは、自社のニーズに合ったデプロイテンプレートの作成に注力。テンプレートが整ったことで、ゼロからの環境構築は迅速かつシンプルになりました。さらに、コンテナイメージの管理にはContainer Registry、大量のトラフィック下でもサービスを安定稼働させるためにCloud Load Balancing、各クラスターのロギングにはStackdriverを活用しています。
Kubernetes EngineとGoogle Cloudの導入により、Alcideのセキュリティプラットフォームは新環境のデプロイ時間を大幅に短縮し、これまでにない柔軟性を手に入れました。以前は2〜3日かかっていた新規クラスターのプロビジョニングが、Kubernetes Engineのテンプレートを使えばわずか20分で完了します。これによりAlcideは、数千ノード・数十万workloadsを抱える大規模エンタープライズスタックにも対応できる規模へとプラットフォームを拡張しました。あわせて、Googleのマネージドサービスにより、クラスターのメンテナンスやアップデートも格段に手軽になっています。
事業の拡大と新機能の開発を続けるなか、AlcideはGoogle CloudとKubernetesをさらに効率化する方法を模索し続けています。現在はコスト削減を狙い、Kubernetes Engine上でのプリエンプティブル仮想マシンの活用を検討中。Container Registryの新機能では、イメージの脆弱性スキャンを標準で実行できるようになりました。検証は始まったばかりですが、設計段階からよりセキュアなworkloadsを提供するうえで大きな効果を発揮しています。
Cloud Intelligence™がクラウド環境全体の可視化、ガバナンス、ユニットエコノミクスの向上をどう後押しするのかをご紹介します。
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.