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
アーリーステージのスタートアップであるmscopeには社内に機械学習の知見がなく、モデルの学習・デプロイ基盤を一から整える必要がありました。LLMで多言語のWebスクレイピングデータから英語テキストを生成する仕組みに加え、サプライチェーン上の役割や製品特性に基づき企業を分類する高度な多階層分類システムも不可欠でした。
DoiTは、AWSのコスト試算から、HuggingFaceフレームワークによるMistral 7Bなどトランスフォーマーモデルのファインチューニング向けアーキテクチャ設計、ワークフロー最適化まで、機械学習領域を包括的に支援しました。コストのかさむEMRクラスターをSageMaker batch transformとStep Functionsによるオーケストレーションに置き換えることを提案し、コスト効率の高いLLM検証に向けてAmazon Bedrockへの早期アクセスも確保しました。
DoiTの手厚いサポートには本当に感謝しています。アーリーステージのスタートアップとして、機械学習の新しい技術にまつわる複雑な課題に向き合うなかで、DoiTの専門性は大きな支えになりました。AWSサービスのコスト試算から自社に合わせたソリューション設計まで、的確な導きのおかげで先端技術を効果的に使いこなせるようになりました。DoiTのソリューションは確かな成果をもたらし、Webスクレイピングデータをより効率的に活かして深い知見を引き出し、分類アルゴリズムの改善につなげることができました。
Marion Roussel, mscope VP Data
mscope.techは、データの可能性を最大限に引き出し、確かな投資判断を支えることに注力するアーリーステージのスタートアップです。膨大な情報の中に埋もれた価値を解き放ち、活用することを明確なビジョンとして掲げています。機械学習やAIといった最先端技術を駆使してデータ分析のあり方を変革し、文書の要約やWebスクレイピングデータからの重要な特徴量抽出について、最先端の手法の開発に取り組んでいます。
アーリーステージのスタートアップであるmscopeは、社内に機械学習の専門人材がいないことから、いくつもの課題を抱えていました。自社データでモデルを学習・デプロイするための基盤やワークフローをどう構築するか、その道筋を描く必要があったのです。さらに、大規模言語モデル(LLM)で多言語のWebスクレイピングデータから共通言語である英語のテキストを生成する仕組みや、サプライチェーン上の役割や製品の性質に基づいて企業をラベリングする高度な多階層分類システムも求められていました。
mscopeはDoiTの専門サービスを活用し、機械学習領域の課題に取り組みました。DoiTはまず、必要となるAWSサービスの予算策定とコスト試算を支援。HuggingFaceフレームワークを基盤に、Mistral 7Bなどトランスフォーマーベースのモデルをファインチューニングするためのソリューションを設計しました。さらに、SageMaker batch transformで各処理ステップを実行しSageMakerモデルを非同期で呼び出す構成を、Step Functionsでオーケストレーションする方式を提案しました。AWSとの強固な関係を活かし、mscopeに代わってAmazon Bedrockの早期アクセスも確保しています。
DoiTのソリューションはmscopeに大きなインパクトをもたらし、確かな成果へとつながりました。LLMをはじめとする高度なモデルの活用を提案したことで、mscopeは多言語Webスクレイピング生データの前処理を強化し、分類アルゴリズムの精度向上を実現。DoiTの支援のもとでLLMを活用し、処理時間の最適化とコスト削減を進めました。AWSに関する豊富な知見を活かし、SageMakerエンドポイントやEMRクラスター利用にまつわる課題の解決もサポートしました。
今回の協業の成果を踏まえ、mscopeはパートナーシップを継続し、新たな企業分類モデルの構築に取り組む方針です。Webスクレイピングの入力データを強化した次のステップとして、mscopeの企業分類のさらなる改善に注力していきます。本パートナーシップは、スタートアップが先端のクラウド技術でビジネスを成長させるうえで、DoiTの専門性が継続的な価値を生むことを示しています。
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“PerfectScale gives us the confidence to automate Kubernetes optimization while letting our engineers focus on building what matters.”
Josh Zarrabi, Infrastructure Engineer
“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
Let us show you what ships this week.