Finlex reduz custos de nuvem em 50% e leva IA para produção com a DoiT
- Over 65%
- de redução nos custos de infraestrutura em nuvem de 2024 até hoje
- 40%
- de economia com mais visibilidade e arquitetura de IA eficiente
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A DoiT liderou a migração da Earny para o Google Cloud Spanner e o GKE, acabando com as quedas na Black Friday e viabilizando escala elástica com custos menores.

A Earny sofreu quedas graves em Black Fridays consecutivas em uma infraestrutura de nuvem legada. A empresa esbarrava em problemas de escalabilidade e na falta de suporte em produção, e os Engineers reclamavam o tempo todo das limitações da infraestrutura, que atrapalhavam o atendimento ao cliente justamente nos períodos de maior procura.
A DoiT ajudou a Earny a migrar seus enormes bancos de dados para o Cloud Spanner e a sair de uma arquitetura monolítica para microsserviços no Google Kubernetes Engine. A migração envolveu um planejamento minucioso para sistemas de missão crítica e uma colaboração próxima entre os times de engenharia para garantir fluxo de dados contínuo e o redesenho dos sistemas.
A DoiT foi essencial para o sucesso deste projeto, dada a complexidade dos nossos sistemas e o enorme volume de dados. Tivemos muitas reuniões entre nossos times de engenharia, o que agilizou demais a implementação. Hoje, todos os dados dos nossos usuários rodam no Cloud Spanner e não tivemos um único problema ou queda.
Ilan Zerbib, Fundador e Chief Technology Officer
A Earny aproxima consumidores e vendedores com um app que ajuda as pessoas a economizar nas compras. Uma pesquisa da empresa mostrou que a falta de traquejo nas compras online representava US$ 50 bilhões em oportunidades de economia perdidas. A Earny começou automatizando a proteção de preço, reembolsando consumidores quando os produtos comprados ficavam mais baratos depois da compra, e já devolveu dezenas de milhões de dólares ao bolso dos clientes.
Em Black Fridays consecutivas, a Earny enfrentou quedas graves rodando na infraestrutura de nuvem legada, o que prejudicou o engajamento dos clientes e gerou perda de oportunidades. Os Engineers reclamavam o tempo todo das limitações da infraestrutura e da falta de suporte em produção. Após uma análise criteriosa, a empresa concluiu que o Google Cloud entregaria o ambiente escalável e flexível necessário, com um suporte excepcional da DoiT.
O primeiro e mais complexo projeto foi migrar bancos de dados gigantescos do SQL Server para o Google Cloud. A DoiT apoiou a redefinição e o desenho dos modelos de dados e dos fluxos para que a migração para o Cloud Spanner ocorresse sem sobressaltos. A operação exigiu um planejamento minucioso, dado o caráter de missão crítica do sistema. Várias reuniões entre os times de engenharia ajudaram a agilizar a implementação.
Depois da migração bem-sucedida do banco de dados, a Earny migrou as máquinas virtuais de uma arquitetura monolítica para microsserviços no Google Kubernetes Engine. A mudança gerou economia ao permitir escalar para cima ou para baixo rapidamente conforme a demanda. Com centenas de clientes e serviços, os Engineers agora conseguem trabalhar em partes isoladas sem impactar o sistema como um todo.
A combinação de Cloud Spanner e GKE, somada ao suporte contínuo da DoiT, permite que a Earny siga inovando com o desenvolvimento de novas funcionalidades e ajustes de sistema feitos em tempo real. Como uma startup que atende milhões de clientes, a Earny processa bilhões de transações e registra centenas de milhares de reembolsos por dia. Estabilidade e flexibilidade do sistema são cruciais para a operação.
A Earny quer se tornar a maior player das compras online, ajudando os consumidores a usar a tecnologia para economizar de todas as formas possíveis. A empresa imagina milhões de compradores usando o app para economizar milhões de dólares e construir um futuro financeiro melhor. A migração veio em boa hora: com mais gente comprando online, a plataforma escala com facilidade para acompanhar demandas maiores.
Descubra como o DoiT Cloud Intelligence ajuda os times a melhorar a visibilidade, a governança e o unit economics nos ambientes de nuvem.
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
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
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
Let us show you what ships this week.