ワークロード・テナント単位でクラウド支出を完全可視化
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- 導入からコストインサイト獲得までの期間
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- 導入から強力なコストレポーティング開始まで
- Workload & tenant
- コスト可視化の粒度
2016年までに、Aniviewはペタバイト規模のデータを扱うようになり、規模拡大に伴うデータベースクエリの速度低下が課題となっていました。利益率の厳しい競争市場でクライアントへの低レイテンシを維持しつつ、スケールにも対応できるよう、データウェアハウスのアーキテクチャ刷新が急務となっていたのです。
Aniviewは、新たなサーバーレス・データ分析基盤の中核として Google Cloud と BigQuery を採用しました。スケーラブルなアーキテクチャを支える Google App Engine、データ処理を担う Cloud Dataflow と Cloud Dataproc、そして Google Cloud の強力なネットワーク基盤を組み合わせ、大規模クエリを軽快に実行できる環境を構築しています。
お客様にインサイトを提供するため、当社ではペタバイト規模のデータを処理・集計・探索する必要があります。リソースが限られた競争の激しい業界では、これは容易なことではありません。発想を変える必要があり、Google Cloud と DoiT International に着目しました。
Roy Cohen, CTO
独自の特許技術によるモバイル動画プラットフォームを展開する Aniview は、パブリッシャーや広告代理店向けに、あらゆるプラットフォームで動画広告を配信し、トラッキング・計測・分析に役立つインサイトを生み出すフルスタックのエコシステムを提供しています。2013年の創業以来、急速に事業を拡大し、テルアビブ、ニューヨーク、ロサンゼルスの拠点から1日あたり1,000億件超の動画イベントを管理しています。プラットフォームの成長に伴いサーバー負荷も増大し、2016年にはスケールに対応しつつクライアントへの低レイテンシを維持するため、データウェアハウスのアーキテクチャ刷新が必要となりました。
Aniviewの動画エコシステムは、動画プレーヤー、広告管理、そしてパブリッシャーと広告主をつなぐマーケットプレイスを強力に組み合わせて提供しています。これをSaaSとして展開するには、製品のパフォーマンスを損なうことなく膨大なデータを高速に処理する必要があります。2016年後半までに、Aniviewが扱うデータはペタバイト規模に達し、既存のクラウドインフラ上でのデータベースクエリは運用規模の拡大とともに速度が低下していました。利益率の厳しい競争市場のなか、Aniviewはコストを最小限に抑えつつデータ処理能力を拡張する必要に迫られていたのです。
複数のソリューションを比較検討した結果、Aniviewはコスト・パフォーマンス・使いやすさの観点から Google Cloud を選定しました。Google BigQuery は他のデータ製品とのベンチマーク比較でも優れた結果を示しました。同社はGoogleと緊密に連携し、移行による業務への影響を最小限に抑えています。BigQuery を中核に据えることで、高度にスケーラブルなサーバーレス・データ分析基盤を構築。Google App Engine がスケーラブルなコアアーキテクチャを支え、Cloud Dataflow と Cloud Dataproc が大規模なデータ処理を簡素化しています。
Google BigQuery の導入により、Aniviewはデータ分析サービスを根本から刷新しました。従来のソリューションと比較してデータプラットフォームのコストは70%以上削減。Googleのサーバーレス環境と高いスケーラビリティにより、必要に応じてコンピュート性能を拡張し、巨大なデータセットも数秒でクエリできるようになりました。新たな基盤の処理能力は強力で、リアルタイムのパフォーマンス指標の提供や、これまでにない規模での過去データ分析を実現し、従来は得られなかったインサイトを生み出しています。
Aniviewは現在、3か月分のデータを20以上のディメンションで探索し、これまで分析不可能だった数百億行規模の集計レポートを生成できるようになりました。Google BigQuery の使いやすさにより、クライアントに生のパフォーマンスデータを提供し、カスタムツールの開発を支援することも可能になっています。コスト削減とパフォーマンス向上にとどまらず、Google Cloud は Aniview が中核製品に注力し、お客様に最良のソリューションを届けることを後押ししています。
移行を完了した Aniview は現在、Googleのソリューションを活用した製品強化の新たな道を模索しています。Googleの機械学習ツール群は、プロセスの自動化や、あらかじめプログラムされたルールに頼るのではなく状況の変化に動的に対応するシステムの実現に役立つ可能性があります。Aniviewはさらなる成長とサービス向上を目指すなかで、進化を続けるGoogleを未来を支える基盤として信頼しています。
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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
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
Let us show you what ships this week.