Finlex reduz custos de nuvem em 50% e leva IA para produção com a DoiT
- Over 65%
- de redução nos custos de infraestrutura de nuvem de 2024 até hoje
- 40%
- de economia com mais visibilidade e uma arquitetura de IA eficiente
A Playgendary não conseguia enxergar com facilidade como os custos do BigQuery se distribuíam de forma granular. Para um time de engenheiros de dados e analistas, analisar dados em nível de job com SQL tomava tempo demais. Eles também enfrentavam oscilações no uso de compute por conta de variáveis imprevisíveis, como atividade dos usuários e popularidade dos jogos, o que dificultava a compra de Committed Use Discounts.
A Playgendary usou o BigQuery Lens da DoiT para entender a composição dos custos e identificar oportunidades de otimização. Aproveitaram recomendações personalizadas para remover tabelas ociosas e o recurso Explorer para encontrar queries caras sem precisar escrever SQL. Também trabalharam com os cloud architects da DoiT para otimizar custos de armazenamento e implementar um commitment de workloads on-demand no Compute Engine.
O BigQuery é uma peça essencial da nossa infraestrutura de nuvem, mas entender como usá-lo de forma mais eficiente era difícil. Sem o BigQuery Lens, eu não teria alcançado resultados expressivos em otimização de custos. O drill-down simples sobre o uso do BigQuery pelo meu time, somado às recomendações personalizadas, deixou muito fácil otimizar a forma como usamos a plataforma.
Mikhail Artyugin, Diretor de Business Intelligence, Playgendary
Com mais de 3 bilhões de instalações e 250 milhões de jogadores por mês, a Playgendary entende bastante de aquisição de usuários. Uma peça-chave dessa estratégia é o Google BigQuery, que eles usam para avaliar a eficácia das campanhas de marketing.
A Playgendary lança várias campanhas de marketing para impulsionar downloads e aumentar o uso dos seus jogos. Mikhail Artyugin lidera o time de BI, fazendo análises de cohort com base em fatores como tipo de dispositivo e data de cadastro, e enriquecendo esses dados com eventos de usuário transmitidos para o BigQuery via Dataflow. O BigQuery era rápido e performático, mas Mikhail não conseguia enxergar com facilidade como os custos se distribuíam de forma granular. Analisar dados em nível de job com SQL consumia tempo demais para o dia a dia.
Mikhail usou o BigQuery Lens para entender como os custos se distribuíam e definir prioridades de otimização. Aproveitou as recomendações para identificar grandes tabelas ociosas e removê-las. Usou o recurso Explorer para encontrar e otimizar as queries mais caras por tabela e por usuário, sem precisar escrever queries manualmente. Depois de identificá-las, analisou os fluxos de execução no console do BigQuery em busca de problemas como JOINs mal feitos ou filtros de predicado ausentes.
Para otimizar os gastos com Compute Engine, a Playgendary trabalhou com a DoiT em um commitment de workloads on-demand. Reduziram o gasto total com Compute Engine em 25%, sem abrir mão da flexibilidade de preços on-demand e sem esforço operacional de gestão. O mais importante: alcançaram essa economia sem precisar prever o sucesso futuro de novos jogos.
Mikhail trabalhou com Rajan Bhave, Senior Cloud Architect da DoiT, para avaliar os prós e contras do novo Physical Storage do BigQuery antes de decidir pela migração para economizar. Essa parceria os ajudou a tomar decisões bem fundamentadas sobre otimização de armazenamento, contribuindo para as metas gerais de redução de custos.
Descubra como o DoiT Cloud Intelligence ajuda times a melhorar visibilidade, governança e unit economics em 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
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
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
Let us show you what ships this week.