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A DoiT conduziu a migração da Outbrain para o Google Cloud em quatro meses, usando autoscaling do Dataproc, nós preemptivos e BigQuery para fazer o right-sizing do cluster de pesquisa.
A Outbrain precisava modernizar a tecnologia obsoleta do seu cluster de pesquisa sem abrir mão da integração com a infraestrutura on-premises. O prazo era apertado: apenas quatro meses para escolher, testar e migrar antes da renovação do contrato de hospedagem. Como o uso do cluster de pesquisa era elástico, sobravam servidores ociosos e custos desperdiçados durante projetos menores.
A Outbrain se uniu à DoiT International para migrar ao Google Cloud tendo o Cloud Dataproc como espinha dorsal. A solução adotou autoscaling para ajustar o tamanho do cluster conforme cada projeto e nós preemptivos para ganhar eficiência de custos. O BigQuery viabilizou análises granulares de tráfego, e o Cloud Storage abrigou os 6 petabytes de dados de pesquisa.
Na DoiT International, encontramos um parceiro com quem dá pra trocar ideias de verdade e criar formas radicalmente novas de fazer as coisas. Eles têm um conhecimento profundo das tecnologias envolvidas. Não são apenas um fornecedor que executa o nosso plano.
Orit Yaron, VP de Cloud Platform
A Outbrain enfrentava um prazo crítico para modernizar sua infraestrutura. A tecnologia do cluster de pesquisa estava ficando obsoleta, e o contrato de hospedagem precisava ser renovado até o primeiro trimestre de 2018. A infraestrutura existente reunia milhares de servidores espalhados por vários data centers, o que funcionava bem para o serviço de recomendações ao vivo, mas gerava ineficiências nos projetos de pesquisa. O uso do cluster era elástico, com servidores ociosos e desperdício de custos durante projetos menores. A empresa precisava de uma solução que se integrasse de forma fluida ao cluster de recomendações ao vivo on-premises, com mais eficiência e escalabilidade.
A Outbrain se uniu à DoiT International para planejar e executar a migração para o Google Cloud. O projeto começou com uma prova de conceito no fim de 2017, para validar a viabilidade da tecnologia e capacitar os pesquisadores. Em janeiro de 2018, a migração completa foi iniciada. A equipe transferiu 6 petabytes de dados para o Cloud Storage usando linhas físicas de backup de rede, sem interromper as operações normais. O Cloud Dataproc se tornou a espinha dorsal do novo cluster de pesquisa, com recursos integrados do Hadoop e conexão direta com os dados no Cloud Storage.
A nova arquitetura aproveitou o Cloud Dataproc com autoscaling para ajustar dinamicamente o tamanho do cluster conforme cada projeto. Nós preemptivos entraram em cena para garantir eficiência de custos em workloads compatíveis. O BigQuery permitiu análises granulares do desempenho dos data centers e abriu caminho para otimizar o tráfego entre regiões. A Cloud Vision API trouxe marcação de imagens em escala. Essa abordagem híbrida preservou a integração com a infraestrutura on-premises e, ao mesmo tempo, extraiu o máximo dos benefícios da nuvem.
A migração trouxe ganhos imediatos de custo, com economia de 40% em infraestrutura frente ao cluster de pesquisa anterior. Iniciar projetos virou algo fluido, sem os longos prazos de provisionamento de hardware. A empresa ganhou mais previsibilidade de custos com autoscaling e gestão sob demanda do cluster. A stack moderna fortaleceu a atração de talentos e posicionou a Outbrain como uma empregadora de ponta. A eficiência operacional cresceu com as capacidades serverless de pesquisa e o melhor aproveitamento dos recursos.
A Outbrain segue otimizando seu serviço com tecnologias do Google Cloud. A empresa vem testando clusters Kubernetes para lidar com picos de tráfego de forma mais eficiente, com escalonamento rápido de capacidade computacional durante grandes eventos noticiosos e desligamento automático quando a demanda cai. A abordagem responde ao desafio do superprovisionamento de servidores para picos de carga, sem comprometer a disponibilidade do serviço. A parceria contínua com o Google é voltada à otimização de longo prazo e ao acesso a ferramentas e tecnologias emergentes.
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“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.
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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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Andrea Benfatto, Platform/Cloud Runtime Engineering Manager
Let us show you what ships this week.
