IBMからAWSへの複雑な移行を、DoiTとともに加速
- 3
- 提供したAWS MAPフェーズ:Assess、Mobilize、Modernize
- 40
- 4層トポロジーを維持したまま1:1で移行したサーバー数
- 2→1
- 複数AZにまたがる単一AWS VPCに統合したIBM Cloudリージョン数
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。
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。
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
“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
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
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
Let us show you what ships this week.