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Pace Revenue corta pela metade os custos de computação

Uma revisão de infraestrutura feita pela DoiT migrou 80% dos nós on-demand para VMs preemptivas no Google Kubernetes Engine, liberando orçamento para evoluções em ML.

The Challenge

A Pace Revenue precisava otimizar os custos de infraestrutura no Google Cloud sem abrir mão do desempenho do seu motor de precificação baseado em machine learning. Com um time de TI enxuto, faltava tempo para colocar em prática as melhores práticas de nuvem, e havia a percepção de que existiam oportunidades de economia ainda não exploradas. Quando a COVID-19 chegou, reduzir os gastos com nuvem se tornou ainda mais crítico para o negócio.

The Solution

A DoiT fez uma revisão completa da configuração do Google Cloud da Pace Revenue e identificou oportunidades de substituir os nós de computação on-demand por VMs preemptivas. O time colocou em prática as recomendações da DoiT para reorganizar a arquitetura com foco em resiliência, aproveitando as instâncias preemptivas de menor custo no Google Kubernetes Engine.

Results

Reduziu em mais de 50% os custos de computação com esforço mínimo
Trocou 80% dos nós on-demand por VMs preemptivas a 20% do preço
Liberou recursos para evoluir o algoritmo e rodá-lo com mais frequência
Passou a contar com acesso direto a especialistas em engenharia de nuvem para suporte contínuo

Não precisamos mais perder tempo entendendo como o Google Cloud funciona, porque a DoiT faz isso por nós. Somando a economia em computação, dá para usar esses recursos para deixar nosso algoritmo mais robusto e executá-lo com mais frequência. E isso impacta diretamente o resultado dos nossos clientes.
Matt Yule-Bennett, Chief Technology Officer

Conheça a Pace Revenue

A Pace Revenue oferece um software com machine learning que automatiza decisões de precificação em hotéis para maximizar a receita. O software usa algoritmos para definir as melhores diárias com base em variações de demanda e fatores de mercado, aumentando a receita dos hotéis em 10%, em média. Fundada em 2017, a empresa atende clientes do setor de hospitalidade com visão de futuro, que confiam na tecnologia para tomar decisões de precificação críticas para o negócio.

O desafio

A Pace Revenue roda algoritmos complexos de machine learning no Google Cloud para processar continuamente dados de sistemas de gestão hoteleira. Com um time de TI enxuto, era preciso escalar a infraestrutura com eficiência sem perder o foco na inovação do produto. Sem tempo para implementar as melhores práticas de nuvem, o time desconfiava que havia economia inexplorada em seu stack. Quando a COVID-19 chegou, reduzir os gastos com nuvem se tornou ainda mais urgente para a sustentabilidade do negócio.

Encontrando o parceiro certo

Matt Yule-Bennett buscava um parceiro que oferecesse expertise em nuvem de forma sustentável e a um custo acessível. O modelo de negócios da DoiT chamou a atenção porque consultoria e suporte técnico já vêm inclusos, sem custo adicional, na contratação de serviços de nuvem pela empresa. O time foi além do esperado desde o início, com suporte ágil e demonstrando profundo conhecimento em nuvem.

Otimização da infraestrutura

A DoiT conduziu uma revisão completa da configuração do Google Cloud da Pace Revenue e identificou grandes oportunidades de economia. A principal recomendação foi migrar workloads dos nós de computação on-demand para VMs preemptivas no Google Kubernetes Engine. A DoiT mostrou ao time como reorganizar a arquitetura para garantir resiliência, aproveitando essas instâncias de menor custo, que operam a 20% do preço regular.

Implementação e resultados

O time da Pace Revenue colocou em prática todas as mudanças de infraestrutura sugeridas em menos de uma semana. Ao trocar 80% dos nós on-demand por VMs preemptivas, cortou pela metade a conta de computação quase de imediato. Isso representou uma redução de mais de 50% nos custos totais de computação com esforço mínimo, liberando recursos para evoluir o algoritmo e rodá-lo com mais frequência.

O valor contínuo da parceria

Além da economia, a Pace Revenue passou a contar com acesso direto a especialistas em engenharia de nuvem para qualquer desafio. A parceria permitiu ao time construir uma nova plataforma de analytics com Google BigQuery, ajudando operadores hoteleiros a visualizar dados e tomar decisões melhores. Com o suporte contínuo da DoiT, o time enxuto de TI pode focar em inovação e se manter na vanguarda da tecnologia em nuvem.

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What they say

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

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