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Apester、インフラコストを50%削減

DoiTがApesterのGoogle Cloud移行を支援。Kubernetes EngineとBigQueryでユーザー数を3倍の1億人へ。

Cloud Intelligence™
Apester

The Challenge

急成長のなかで、既存のBI・データウェアハウス基盤は限界に近づいていました。クローズドな構成はコスト負担が大きく、分析機能にも制約があります。ユーザーが増え続ける一方で開発リソースは限られており、オープンソースに対応し、容易にスケールできる基盤が求められていました。

The Solution

ApesterはKubernetes Engineを土台に、メッセージングにCloud Pub/Sub、分析にBigQuery、モニタリングにStackdriverを組み合わせ、包括的なGoogle Cloud環境を構築。仮想マシン中心の構成からコンテナベースへ移行し、チームをまたいでインフラを統一しました。

Results

  • 顧客基盤を3倍に拡大し、2017年には35億件のストーリー体験を提供
  • Kubernetes移行でインフラコストを50%削減
  • デプロイ時間を4時間から1分未満に短縮
  • Google Cloud Networkプレミアムティアでレイテンシを50%削減
  • BigQuery分析基盤で毎時数百万件のイベントを処理

インフラは私たちの本業ではありません。注力したいのはApesterそのもののニーズと、アプリケーションの改善です。デプロイ時間が数時間から数秒になれば、自分たちの成功そのものに集中できます。

Or Elimelech, Site Reliability Engineer

Apesterのご紹介

ニューヨークとテルアビブを拠点とするApesterは、パブリッシャー・広告主・企業が、モバイル最適化されたエンゲージメントの高いオンラインストーリーを、自社サイトにシームレスに組み込みながら大規模に配信できるよう支援しています。クイズや投票から斬新なビジュアルストーリーまで、メッセージを効果的に届ける手段を提供。Meredith、BBC Worldwide、Virginといった大手ブランドから個人ブロガーまで、あらゆるストーリーテラーが顧客です。2014年のローンチ以来、Apesterの制作ツールは月間およそ1億人のユニークユーザーを集めています。

課題

Apesterのデータ処理基盤は非常にクローズドで、コストがかさむうえに分析機能にも制約がありました。ユーザー数が急増する一方、開発者の数は限られており、容易にスケールできる仕組みが不可欠でした。開発者やデータサイエンティストは、特定ベンダーへの依存を避けるためオープンソース技術の活用を望んでいました。オープンソースとの互換性、堅牢で使いやすいスケーラビリティを兼ね備え、要件を満たしたのはGoogle Cloudだけでした。

ソリューション

Apesterはまず、Cloud Dataflow、Cloud Dataproc、Cloud BigtableをApache Beamと組み合わせてデータ基盤を構築し、最終的にBigQueryをメインの分析基盤として採用しました。その後、仮想マシン中心のアーキテクチャからKubernetesへと、Google Cloudへの全面移行を実施。Kubernetes Engineを基盤に、Cloud Pub/Subをメッセージバス、Stackdriverをロギング・モニタリングとして組み込みました。Cloud IAMにより、セキュリティを損なうことなく権限管理を迅速に行えるようになっています。

成果

Google Cloudへの移行後、Apesterは顧客基盤を3倍に拡大し、2017年には35億件超のストーリー体験を提供しました。Kubernetes移行によりアイドル状態のサーバーが不要になり、インフラコストは半減。デプロイ時間は4時間から1分未満へと短縮されました。Google Cloud Networkプレミアムティアの活用でレイテンシも半分に。BigQueryベースのデータ基盤は毎時数百万件のイベントを難なくさばき、大規模かつ深いインサイトを提供しています。

今後の展望

Apesterは、パーソナライズの強化に向けてCloud Natural Language APIを活用し、プロダクトを進化させ続けています。BigQuery上のデータと組み合わせて機械学習の活用を模索し、TensorFlowを用いたパイプラインにも積極的に投資。オーディエンスの拡大に合わせて、顧客ニーズへの対応力を一段と高めています。今回の移行は可用性、スケーラビリティ、開発効率の課題を解決し、競合に先んじる体制を支えています。

DoiTが実現するクラウドコスト管理

Cloud Intelligence™が、クラウド環境全体の可視性、ガバナンス、ユニットエコノミクスをどう高めるかをご紹介します。

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3
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40
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2→1
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Shasta Cloud

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

Days
導入からコストインサイト獲得までの期間
Days
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Workload & tenant
コスト可視化の粒度
Finlex

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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%
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Hippo

クラウドコストをチームの行動に変える──Hippoの挑戦

Minutes
Attribute™とAWSの統合所要時間
Business unit
達成したコスト・アカウンタビリティの水準
Island

タグ付け不要。顧客別の真のコストが見える

$5B
企業評価額
Days
初期インサイト獲得までの時間
0
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Claroty

Attribute™で実現する、顧客単位の精緻なコスト配賦

1,000+
世界中で保護中の顧客数
Days
初回の詳細コストレポートまでの期間
Zero
導入時の運用への影響
SaaS Leader

顧客単位のコスト按分が拓く、AIの価値ベース料金設定

$1.3M
のマイナスマージン売上を可視化
~360
不採算アカウントを特定
$1.3M
の累計損失を可視化

What they say

Stefanini

“Without PerfectScale by DoiT, I don't know how we would do it. We'd have to have twice the number of people on my team to stay on top of it. With PerfectScale, we can focus on the more strategic issues.”

David Adkins, Director of Software and Platform Engineering

Software Projects

Connecting IBM and AWS privately was the piece we needed to get right, and we wanted to move faster on it than we could on our own. DoiT worked through the options with us, found the subnet overlap that was breaking the routing, and made it stable. That unblocked everything else.

DevOps Lead, Software Projects

Shasta Cloud

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.

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Flooid

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

Finlex

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

Hippo

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.

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Island

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

Claroty

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

Salt Security

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.

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PropertyGuru

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Accrete AI

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.

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Eliminating the need to tag thousands of resources has freed up my team and we've invested our efforts in enhancing our platform significantly.

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Andrea Benfatto, Platform/Cloud Runtime Engineering Manager

Your cloud bill shouldn't be a mystery

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