The Challenge
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.
The Solution
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.
Results
- Reduziu em mais de 50% os custos do BigQuery em apenas um mês
- Ganhou mais visibilidade sobre o uso e os padrões de comportamento do time no BigQuery
- Economizou 25% nos custos do Compute Engine sem abrir mão da flexibilidade on-demand
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
Conheça a 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.
O desafio
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.
Entendendo e otimizando os custos do BigQuery
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.
Otimizando a economia no Compute Engine
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.
Estratégia de otimização de armazenamento
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.
Veja como a DoiT ajuda times de nuvem a controlar gastos
Descubra como o DoiT Cloud Intelligence ajuda times a melhorar visibilidade, governança e unit economics em ambientes de nuvem.
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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.
Alexander Lundberg Santos, Platform Engineer at Extenda Retail
Every customer has unique usage patterns. Manual resource optimization simply didn't scale—we needed automation to ensure every customer, regardless of size, had right-sized infrastructure without consuming our team's capacity.
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