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
従来のハイブリッド構成では、増大する需要や高度化する機械学習・分析ニーズに追いつけませんでした。重要なビジネス局面でインフラがボトルネックとなり、資金調達ラウンドや利用ピーク時にはデータアップロードが上限に達したり、クラスターが停止する事態も発生していました。
LightricksはGoogle Cloudへ移行し、BigQueryとDataflowでデータ取り込みと分析を自動化。Google Kubernetes Engineでコンテナ基盤を構築し、機械学習モデルにはVertex AIを採用しました。DoiT Internationalはアーキテクチャ設計から課題解決まで継続的に伴走しています。
たとえばGKEでクラスターを立ち上げて機械学習システムにつなぎたいとき、研究用データレイクとオンプレミスのコンピュート機能がきちんと同期するよう、DoiTがしっかり支えてくれました。当社の機械学習基盤は非常に複雑ですが、アーキテクチャから問題解決まで、あらゆる場面でDoiTが継続的にサポートしてくれています。
Ofir Bibi, VP Research, Lightricks
LightricksはFacetune、Videoleap、Photoleapといったアプリで急速に市場での成功を収めました。しかし、急成長によりハイブリッドクラウド/オンプレミス構成の限界が露呈。GPU需要への対応に苦戦し、高度化する機械学習・分析要件を支えきれなくなりました。資金調達ラウンドや利用ピーク時には深刻な障害も発生し、より堅牢な基盤への移行が急務となりました。
BigQueryとDataflowは、Lightricksのデータ基盤刷新の中核となりました。同社は現在、毎秒約10,000件、1日あたり10億件規模のイベントを取り込んでいます。Dataflowの自動スケーリングにより、データアップロードが上限に達するというこれまでのボトルネックは解消。この自動化によってリアルタイムなビジネスインテリジェンスが可能になり、テラバイト級のデータに基づく広告キャンペーンの最適化や、成果の高いマーケティング施策からのユーザーへの即時ターゲティングが実現しています。
Google Kubernetes Engineの導入で、Lightricksの少数精鋭エンジニアリングチームはインフラの複雑さから大きく解放されました。わずか数名のエンジニアとDevOps担当者が、数週間でKubernetes基盤を稼働させることに成功。これは従来のシステムでは到底実現できなかった成果です。ストレージとコンピュートを分離したことで、これまで開発を阻んでいたインフラ上の障壁が解消され、チームはシステム維持ではなくビジネス価値の創出に集中できるようになりました。
Google Cloudは、Lightricksの機械学習workloadsにおけるコンピュートリソース確保の課題を解決しました。2014年に試験的にクラウドでのトレーニングを始めて以来、必要なときに必要なだけコンピュートリソースを使える堅牢な基盤へと進化。マーケティング、プロダクト最適化、レコメンデーションエンジンの各チームは現在、Compute Engine上で機械学習モデルを構築しており、Vertex AIへの移行により、レコメンドシステムやユーザーインタラクション最適化のスケーリングはさらに高速化しています。
Google Cloudの連携機能により、LightricksはCloudinaryやElasticsearchといったサードパーティサービスと安全に接続できます。システムをパブリックインターネットにさらすことなく、プライベートネットワーク外への通信転送をセキュアに実現。このセキュリティ基盤は、オープンソース技術を活用したバックエンド開発を堅牢に保護しながら推進する力となっています。
Lightricksは2022年、アプリ間で共有できるプロフィールやメディアアップロード機能など、バックエンドサービスの大規模拡張を計画しています。これに伴いデータ量は増加し、機械学習モデルの高度化も求められます。Google Cloudの支援のもと、同社は迅速かつコスト効率の高いスケーリングを実現しながら、クリエイター向けプラットフォームを発展させ、最先端のコンテンツ制作サービスを提供し続けていきます。
Cloud Intelligence™が、クラウド環境全体の可視化、ガバナンス、ユニットエコノミクスをどう改善するかをご覧ください。
“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.