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A DoiT levou a Wondermall para o Google App Engine, o Compute Engine e o BigQuery, escalando automaticamente o shopping no iPad e reduzindo o tempo de consulta de horas para segundos.
A Wondermall precisava de uma infraestrutura de nuvem escalável, robusta e eficiente para sustentar o negócio. A empresa queria uma infraestrutura "sem DevOps", que cuidasse de load balancers, firewalls, auto-scalers e bancos de dados, para que o time pudesse se concentrar em engenharia de software e na operação da empresa. Também buscava flexibilidade para usar soluções open source de prateleira e uma plataforma de análise de dados em larga escala para processar números com agilidade.
A Wondermall escolheu o Google App Engine para fazer scraping de mais de 100 grandes sites de comércio e incluir produtos no seu catálogo. Usa o Google Compute Engine para rodar clusters do ElasticSearch e o Google BigQuery para coletar e analisar milhares de registros por segundo. Essa combinação dispensa a gestão de DevOps e ainda entrega escalonamento automático, balanceamento de carga e análises de dados em alta velocidade.
O App Engine permitiu que a gente acelerasse e focasse em engenharia e inovação desde o primeiro dia.
Barak Cohen, VP de P&D
A Wondermall é um app para iPad que reúne produtos de centenas de lojas em um shopping mobile. Fundada em 2012, fechou parceria com mais de 200 varejistas, como Macy's, Gap e Forever21, e permite que os usuários comparem itens e preços entre as lojas.
A Wondermall precisava de uma infraestrutura de nuvem escalável, robusta e eficiente para sustentar o negócio. Além de potência e eficiência, queria uma infraestrutura "sem DevOps", que cuidasse de load balancers, firewalls, auto-scalers e bancos de dados, para que o time pudesse se concentrar em engenharia de software e na operação da empresa. Também buscava flexibilidade para usar soluções open source de prateleira, como o ElasticSearch, para indexação ultrarrápida, e o Chef, para provisionar serviços com agilidade e confiabilidade. Por fim, contar com uma plataforma de análise de dados em larga escala para processar números rapidamente era prioridade para a Wondermall.
Para desenvolver rápido e focar em inovação, a Wondermall escolheu o Google App Engine para fazer scraping de mais de 100 grandes sites de comércio e incluir produtos no catálogo da Wondermall. O App Engine gerencia conexões, escala instâncias automaticamente, faz o balanceamento das requisições e até escala automaticamente o banco Cloud Datastore. Usando a interface click-to-deploy do Google, a Wondermall roda o ElasticSearch no Google Compute Engine e coloca clusters no ar em poucos minutos, com shards, replicação e discos SSD para um IO de disco veloz. A Wondermall coleta milhares de registros por segundo e os armazena no Google BigQuery, consultando terabytes de informação em segundos com SQL padrão.
Com o App Engine, o Compute Engine e o BigQuery, a Wondermall pode focar nos seus produtos e clientes, em vez de gerenciar servidores, armazenamento e rede. A empresa não precisa se preocupar com redundância de servidores, replicação de dados, relações de peering, no-break, sistemas de refrigeração, escalonamento de aplicações ou backup de dados. Com os dados do BigQuery, o time está construindo dashboards internos com uma API RESTful simples.
Descubra como a Cloud Intelligence™ ajuda os times a ganhar visibilidade, governança e melhorar a unit economics em ambientes de nuvem.
“PerfectScale gives us the confidence to automate Kubernetes optimization while letting our engineers focus on building what matters.”
Josh Zarrabi, Infrastructure Engineer
“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.
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
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Kfir Lippmann, CFO, Salt Security
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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.
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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.
Ziv Sivan, VP of Engineering
Let us show you what ships this week.
