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 Raycatch enfrentava problemas de desempenho no provedor de nuvem anterior, com quedas do sistema, suporte ruim a Docker e falhas de conectividade nos discos. Seu complexo sistema de análise de dados de ativos solares precisava processar volumes enormes em ciclos de 24 horas, mas as limitações da infraestrutura travavam a capacidade de escalar e atender mais clientes.
A Raycatch migrou para o Google Cloud com uma abordagem lift-and-shift sobre sua infraestrutura em Docker. Adotou o Google Compute Engine para o processamento, com autoscaling e balanceamento de carga para dar conta dos picos durante as análises noturnas. O Cloud Bigtable é o banco NoSQL que armazena e processa os dados de sensores de ativos solares vindos de milhares de dispositivos IoT.
Foram só um ou dois dias, porque tivemos um suporte excelente da DoiT. Eles olharam nossa arquitetura, ajudaram a antecipar obstáculos e desafios, e a migração aconteceu praticamente sem atrito.
Haggai Hofland, CEO, Raycatch
Acompanhando a expansão do setor de energia verde, a Raycatch, sediada em Tel Aviv, desenvolveu o software DeepSolar™ para entregar aos donos de ativos solares insights de dados que otimizam suas usinas fotovoltaicas. Fundada em 2015, a empresa atende grandes concessionárias europeias como Arava Power, RTR, EDF e Enlight, e vem se expandindo para China, Índia e outros mercados. A Raycatch analisa os fluxos de dados já existentes nos ativos solares, sem instalar hardware novo, usando algoritmos sofisticados para entregar aos clientes ações concretas no dia a dia.
O sistema complexo da Raycatch coleta, normaliza e analisa dados de ativos solares a cada 24 horas. No provedor de nuvem anterior, a empresa enfrentava problemas sérios de desempenho, com quedas do sistema e suporte ruim a Docker. Os discos não se desconectavam direito e, às vezes, era preciso reiniciar o data center manualmente. Essas limitações de infraestrutura impediam a Raycatch de escalar o processamento de dados e de atender mais clientes com eficiência.
A Raycatch migrou para o Google Cloud com uma abordagem lift-and-shift sobre sua infraestrutura em Docker. A migração levou só um ou dois dias, com o apoio da DoiT International. A empresa adotou o Google Compute Engine com autoscaling e o Cloud Load Balancing para dar conta dos picos de processamento à noite. O Cloud Bigtable é o banco NoSQL que armazena os dados que chegam de milhares de sensores de ativos solares e executa cálculos sofisticados. A flexibilidade do Compute Engine permite subir VMs de diferentes tamanhos e tipos de máquina personalizados conforme a necessidade.
A Raycatch usa inteligência artificial para atingir a eficiência necessária dentro das janelas diárias de análise. Os ativos solares podem ter até 10.000 sensores medindo umidade, temperatura e outras variáveis. Cada sensor precisa ser identificado e etiquetado — um processo que a Raycatch automatizou para ganhar velocidade e precisão. O Cloud Bigtable armazena os resultados da Fase 1 dos algoritmos e acelera a leitura dos dados na Fase 2, derrubando os antigos limites de volume de processamento.
A mudança para o Google Cloud trouxe ganhos expressivos em desempenho e custo. O tempo de análise caiu de três dias para menos de cinco horas, permitindo entregar relatórios completos dentro de ciclos de 24 horas. As horas de trabalho na supervisão de análises simples caíram 60 vezes, liberando o time de TI para focar em otimizações. Os custos de infraestrutura caíram pelo menos 80% em relação ao provedor anterior, e a estabilidade e a flexibilidade do sistema melhoraram de forma drástica.
A Raycatch planeja continuar ampliando a automação com IA e expandindo sua base de clientes. Com o Google Cloud eliminando os gargalos de infraestrutura, a IA pode rodar sobre todos os dados com análises paralelizadas. Isso permite assumir mais clientes e projetos, mantendo a agilidade e se adaptando de forma inteligente ao longo do crescimento. A nova infraestrutura impactou positivamente tanto o serviço quanto o desenvolvimento de produto.
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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.
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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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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.
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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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Eliminating the need to tag thousands of resources has freed up my team and we've invested our efforts in enhancing our platform significantly.
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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.
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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.