The Challenge
Arabesque AIは、金融市場におけるAIソリューションの急増する需要に応えるため、柔軟なスケーリング基盤を必要としていました。ハイブリッドインフラでは、事業拡大に伴って容量と保守の課題が膨らみ、リソースを過剰に消費する状態に。研究者は本来注力すべきAI研究ではなく、DevOps管理に多くの時間を奪われていました。
The Solution
Arabesque AIはインフラ全体をGoogle Cloudへ移行し、オーケストレーションにGoogle Kubernetes Engine、サーバーレス基盤にCloud Run、スケーラブルなデータウェアハウスとしてBigQueryなど、複数のGoogle Cloudサービスを活用しています。同プラットフォームはESG指標や市場データなど多様なソースからデータを処理し、独自のAIエンジンを支えています。
Results
- データのストリーミング・分析能力を10倍に向上
- プリエンプティブルインスタンスと従量課金型サービスの活用で、サーバーコストを約75%削減
- 1年未満でチーム規模を倍増させながら、新入社員の研修期間を半分に短縮
- リソースの大半を運用から研究開発へとシフト
成長フェーズにある当社にとって、研究は事業の中核です。Google Cloudの導入により、リソースの大半を研究に振り向けられるようになり、運用にかかる手間は最小限で済んでいます。以前とはまったく逆の状況で、プラットフォームの改善スピードも格段に上がりました。
Nikolaos Kaplis, CTO, Arabesque AI
課題
Arabesque AIはハイブリッドインフラモデルにおいて、スケーリングの大きな壁に直面していました。事業の成長スピードに対し、オンプレミスサーバーでは容量と保守の問題が次々と発生。新たなサーバーの調達と稼働維持に過大なリソースが必要となり、研究者は本来のAI研究ではなく、DevOps管理に多くの時間を割いていました。オンプレミスとクラウドを併用するハイブリッド構成の整合性確保も極めて困難で、長期運用には不向きでした。
ソリューション
Arabesque AIはGoogle Cloud for Startupsプログラムに参加し、インフラ全体をGoogle Cloudへ移行しました。Kubernetes上に構築され、Google Kubernetes Engineでオーケストレーションされる同プラットフォームは、Cloud Runを活用してインフラ管理の負担を軽減しています。システムはCloud FunctionsとPub/Subを使った複数のパイプラインでデータを処理し、データセットはCloud Storageに保存。BigQueryはスケーラブルなデータウェアハウスとして機能し、ペタバイト規模のデータに対する高速クエリを運用負荷ゼロで実現しています。
AIエンジンとデータ処理
Arabesque AI独自のAIエンジンはGKEノード上で稼働し、新モデルのトレーニング時には数千コア規模までスケールアップし、その後スケールダウンします。プリエンプティブルノードプールにより、このプロセスはコスト効率に優れ、管理も容易です。AIエンジンはBigQueryに格納された市場情報から新たなシグナルを生成し、データ量が元の数倍に膨らむことも珍しくありません。独自シグナルと既存の市場データを組み合わせることで、新たな投資戦略を構築しています。
DoiT Internationalとのパートナーシップ
移行完了後、Arabesque AIはGoogle Cloud Premier PartnerであるDoiT Internationalと連携し、インフラの最適化を進めました。DoiTは請求プロセスを簡素化し、BigQueryへの移行についても的確な助言を提供。これにより2日分の作業を削減できました。このパートナーシップを通じて、必要なときに追加のサポートやエンジニアリングの専門知識を活用できる体制が整いました。
成果とビジネスインパクト
今回の移行により、Arabesque AIはチームの注力対象を運用から研究へとシフトできました。データのストリーミング・分析能力は10倍に向上し、サーバーコストは約75%削減。1年未満で従業員数を2倍以上に拡大しながら、研修期間も半分に短縮しました。Google Cloud上でオープンソース技術を活用することで、開発者にとって魅力的な環境が整い、新たな人材の採用と育成もスムーズに進められています。
次なるイノベーション
Arabesque AIは現在、ニュースやソーシャルメディアフィードといった非構造化データからインサイトを抽出するプロジェクト「Knowledge Graph」を開発中です。Dataflow上で稼働し、テキストソースから関連情報を自動的に抽出します。非構造化テキストから企業、関係性、予測精度向上に必要なシグナルを特定し、自然言語処理アルゴリズムを基盤に自然言語理解へと発展させることを目指しています。
DoiTがクラウド支出の最適化をどう支援するかをご覧ください
DoiT 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の改善をどう実現するかをご紹介します。
More customer stories
SSDの無駄を削減、AI開発を加速するExtenda Retail
Wicked Reports、GenAIを3か月早くリリース
- 3 months saved
- DoiTのCloud Accelerator活用による開発期間短縮
- 25% faster
- 社内見積もりと比較したプロトタイプから本番までの期間
- $0 additional spend
- AWSクレジットとDoiTの最適化により、プロトタイプ構築中の追加インフラ費用ゼロ
DaySmart、90日で AI 機能をリリース
- 90 days
- POC から本番展開まで
- 90 days
- 社内エンジニア工数ゼロで POC から本番展開へ
- 6x
- Engineers 相当のリソースを削減
VivaticketがAWS環境の構築を3日から15分へ短縮
- 15min
- 環境構築にかかる時間
- 15min
- 環境構築の所要時間(従来は3日)
- 20min
- イミュータブルモードでのアプリケーションデプロイ
コストを抑えながらSOC Auto-Focusをスケール
What they say
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
I love clicking through SELECT to understand how our environment and workloads are evolving. I probably check it every day. It's coffee and SELECT for me every morning.
Ian Fahey, Senior Analytics Engineer at Loop
You guys have the best UI experience that I've had of any software. It's like you just read my mind where, like, oh, I wish I could click there. Oh, I can
Diana Koshy, Sr. Director of Data Engineering at Kargo
SELECT feels like exactly what Paul and I would have built if we had locked ourselves in a room for 18 months to create our ideal monitoring solution.
Devin McGee, Data Engineering Lead at Home Chef
SELECT dramatically lowers the cognitive load to understanding Snowflake costs. I'm able to sit there and easily understand what's driving the cost. Not to blow smoke up your ass, but it's just so easy to do in your platform
Blake Baggett, Head of Data Operations at Entain
One of the most helpful cost rituals we've setup from SELECT is the weekly spend digest sent to Slack. I can start high level and ensure things are in check. If not, I can very quickly drill down into specific workloads which may have driven the cost spike and remediate them before they become a bigger issue.
Michael Revelo, Manager of data and analytics engineering at ClickUp
Through SELECT's automated savings feature and deep cost visibility, we were able to instantly lower our Snowflake spend by over 40% and achieve a 20X ROI on our SELECT investment.
Skyler Chi, SVP, GTM Productivity & Excellence at Exiger
Our costs had jumped up 3X as we scaled, so we're talking about 60% savings in Snowflake spend after adopting SELECT.
Edward Mancey, GTM Lead at Synthesia
DoiT was a true partner, not a vendor. They helped us understand the problem, refine the vision, and build something production-ready far faster than we could have on our own. Their expertise, responsiveness, and commitment made all the difference.
Dr. Anish Kapur, Founder & CEO, Promptly
DoiT's Customer Success and Forward Deployed Engineering teams work very closely with us. The regular sessions with our CSM keep us focused on the right priorities, and the FDEs provide the deep technical guidance we need to validate decisions and optimize our environment. That combination has been genuinely valuable for us.
Alexander Lundberg Santos, Platform Engineer at Extenda Retail
Every customer has unique usage patterns. Manual resource optimization simply didn't scale—we needed automation to ensure every customer, regardless of size, had right-sized infrastructure without consuming our team's capacity.
Brad Quinn, Lead Platform Engineer, PlayHQ
PerfectScale allowed us to grow capacity without growing cost. We effectively absorbed 30% more usage for free.
Thomas Comtet, Senior Staff Engineer, SNCF
Your cloud bill shouldn't be a mystery
Let us show you what ships this week.

