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
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- コスト可視化の粒度
Crazy Labs は350以上のアプリで、スコアボードやユーザー登録、ソーシャルメディア連携などをサードパーティサービスに頼っていました。そこで同社は、全プラットフォームのゲームデータを統合・一元化する独自のモバイルゲームバックエンドの構築を決断。バックアップ運用、トラフィック急増時のサーバー増設、負荷分散などに追われずにゲーム開発へ集中できるよう、スケーラブルで運用負荷の小さいインフラが必要でした。
Crazy Labs は Google App Engine を採用し、Go でバックエンドを開発しました。App Engine は学習コストがほぼかからず、開発スピードを大きく引き上げてくれます。コードのデプロイは自動化され、既存ユーザーのセッションを維持したまま新バージョンへトラフィックを切り替え、数十億件規模のアプリケーションログを BigQuery に集約して分析に活用できます。データアナリストは BigQuery 上で標準 SQL を用いてゲームプレイを分析し、改善のヒントを提案しています。
以前は数日かかっていた新サービスの立ち上げが、いまでは数秒で完了します。これは大きな時間短縮です。ゲーム業界は短期プロジェクトが中心なので、柔軟かつ高速に動くバックエンドを持てることは私たちにとって非常に重要です。
Lior Malenboim, VP, Production Engineering
Crazy Labs は、累計6億ダウンロード、月間アクティブユーザー4,000万人を擁するインタラクティブ絵本・ゲーム・教育アプリのデベロッパーです。2010年の創業以来、iOS、Android、Windows 向けに350本以上のキッズ向けアプリをリリースしてきました。本社はイスラエルに置き、米国、中国、マケドニア、ブルガリア、セルビア、ウクライナにもオフィスを構えています。
Crazy Labs は350以上のアプリで、スコアボードやユーザー登録、ソーシャルメディア連携などをサードパーティサービスに頼っており、全プラットフォームのゲームデータを統合・一元化する独自のモバイルゲームバックエンドを自前で構築することを決めました。新しいバックエンドに求めたのは、ユーザーデータの収集、プレイ行動の分析、ゲームパフォーマンスの計測、そしてスコアボードやプレイ中の分析機能のサポートです。バックアップ運用やトラフィック急増時のサーバー追加、負荷分散などに時間を取られずにゲーム開発へ集中できるよう、スケーラブルで運用負荷の小さいインフラが不可欠でした。
Crazy Labs が Google App Engine を選んだ決め手は、開発スピードの向上と、学習コストがほぼゼロだった点です。Google の並行処理向けプログラミング言語である Go でバックエンドを開発し、わずか数週間でフル稼働にこぎつけました。Go は Python や Java などと同じく、Google Datastore や Google BigQuery をはじめとする Google サービスとシームレスに連携します。コードのデプロイ時には、App Engine が古いインスタンスを置き換え、旧バージョンを利用中のユーザーのセッションを維持したまま、新バージョンへトラフィックを切り替えます。
Crazy Labs では新バージョンをリリースする際、まず全ユーザーの5%に配信して動作に問題がないことを確認してから、全ユーザーへ展開します。万が一新バージョンに不具合が見つかっても、わずか数秒で旧バージョンに戻せる仕組みです。さらに App Engine は、数百億件規模のアプリケーションログを自動で収集・保存し、BigQuery へ取り込むため、問題が起きた際にすぐ分析に取りかかれます。
Crazy Labs のデータアナリストは、BigQuery でゲームプレイを分析し、改善案を提示しています。標準 SQL を使うことで、テラバイト級のデータに対するクエリを数秒で実行でき、ゲームをより深く理解し、必要に応じて素早く修正を加えられるようになりました。
いくつかのゲームで App Engine をパイロット導入した手応えを踏まえ、Crazy Labs は350本すべてのゲームで App Engine ベースの新バックエンドを採用する方針です。さらに、負荷スケーリングや高可用性の運用でよりきめ細かな制御を可能にする Managed VMs の活用も検討しています。総じて Crazy Labs は、インフラ運用に煩わされることなく新しいバックエンド機能を10倍のスピードでリリースできるようになり、ソフトウェアエンジニアリングとゲーム改善に専念できる環境を手に入れました。
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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.
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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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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.