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Arabesque AI、データ処理を10倍にスケール

DoiTがGoogle Cloudへの全面移行を支援。GKE、Cloud Run、BigQueryを活用してサーバーコストを75%削減し、研究者をDevOps業務から解放しました。

Cloud Intelligence™
Arabesque AI

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

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。

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複雑なIBMからAWSへの移行を、DoiTと共に加速

3
完遂したAWS MAPフェーズ:Assess・Mobilize・Modernize
40
4層トポロジーを完全に維持したまま1:1で移行したサーバー数
2→1
複数AZにまたがる単一のAWS VPCに統合したIBM Cloudリージョン数
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
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
Finlex

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
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
必要なタグ数
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

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.

Paul White, VP of Engineering, Shasta Cloud

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.

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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.

Kfir Lippmann, CFO, Salt Security

PropertyGuru

Attribute™ translates complex cloud bills into actionable, business-centric insights that empower our engineering teams to take true ownership of their costs.

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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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Akamai

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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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.

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