The Challenge
PlaygendaryはBigQueryコストの内訳を細かい粒度で把握することが難しい状況でした。データエンジニアとアナリストのチームを率いる中で、SQLによるジョブ単位のデータ分析は時間がかかりすぎました。さらに、ユーザーアクティビティやゲーム人気といった予測困難な要素によってコンピュート使用量が変動し、Committed Use Discountsの購入判断も難しい状況でした。
The Solution
PlaygendaryはDoiTのBigQuery Lensを活用し、コストの内訳を把握して最適化の機会を特定しました。パーソナライズされた提案を活用して未使用テーブルを削除し、Explorer機能でSQLを書くことなく高コストなクエリを抽出。さらにDoiTのクラウドアーキテクトと連携してストレージコストを最適化し、Compute Engineの節約に向けてon-demand compute workloads commitmentを導入しました。
Results
- わずか1か月でBigQueryコストを50%以上削減
- チームのBigQuery利用状況と使い方のパターンを可視化
- オンデマンドの柔軟性を保ったままCompute Engineコストを25%削減
BigQueryは当社クラウドインフラの要ですが、どうすればもっと最適に使えるのかを把握するのは難しいものでした。BigQuery Lensがなければ、コスト最適化でこれほどの成果は出せなかったと思います。チームのBigQuery利用状況を簡単にドリルダウンでき、パーソナライズされた提案によって、使い方の最適化が本当に手軽になりました。
Mikhail Artyugin, Director of Business Intelligence, Playgendary
Playgendaryについて
30億超のインストール数と月間2億5,000万人のプレイヤーを擁するモバイルゲーム開発企業Playgendaryは、ユーザー獲得のノウハウを熟知しています。そのユーザー獲得戦略の要となっているのがGoogle BigQueryで、マーケティング施策の効果測定に活用されています。
課題
Playgendaryはダウンロード数の拡大とゲーム利用促進のため、数多くのマーケティング施策を展開しています。BIチームを率いるMikhail Artyuginは、デバイス種別や登録日などを軸にコホート分析を行い、Dataflow経由でBigQueryにストリーミングされるユーザーイベントデータと掛け合わせて分析を進めています。BigQueryは高速で安定していたものの、Mikhailはコストの細かな内訳を簡単には把握できませんでした。SQLでジョブ単位のデータを分析する手法は、日常的に使うには負担が大きすぎたのです。
BigQueryコストの把握と最適化
MikhailはBigQuery Lensを使ってコストの内訳を把握し、最適化すべき優先領域を見極めました。提案機能を活用して大規模な未使用テーブルを洗い出して削除し、Explorer機能でクエリを自ら書くことなく、テーブル別・ユーザー別に最もコストのかかるクエリを特定して最適化しました。対象クエリを特定したあとは、BigQueryコンソールで実行フローを確認し、不適切なJOINや述語フィルターの欠落といった問題を見つけ出しました。
Compute Engineの節約
Compute Engineの支出を最適化するため、PlaygendaryはDoiTと連携してon-demand compute workloads commitmentを導入しました。その結果、オンデマンド価格の柔軟性を損なうことも、運用管理の手間をかけることもなく、Compute Engine支出全体を25%削減できました。何より重要なのは、新作ゲームのヒットを予測する必要なくこの節約が実現できる点です。
ストレージ最適化の取り組み
Mikhailは、DoiTのSenior Cloud ArchitectであるRajan Bhaveと協力し、BigQueryの新しいPhysical Storageを利用するメリットとデメリットを精査したうえで、切り替えによるコスト削減効果があると判断しました。この協業を通じてストレージ最適化に関する的確な意思決定が可能となり、全体のコスト削減目標の達成にも寄与しました。
DoiTがクラウドチームの支出管理をどう支援するか
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をどのように高めるのかをご紹介します。
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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.
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