Mit dem rasanten Wachstum der HackerRank-Nutzerbasis musste das Engineering-Team produktiver werden, ohne die Kosten der AWS-Infrastruktur in die Höhe zu treiben. Die größte Hürde: Ausfallzeiten durch ineffiziente Pipelines, die Engineers und Kunden gleichermaßen frustrierten. Die bestehende Build-Release-Pipeline führte zu Verzögerungen und langen Release-Zyklen – mit erheblichen Reibungsverlusten.
DoiT empfahl ein mehrstufiges Vorgehen: kürzere Startzeiten für Docker-Container, parallele Ausführung von Unit-Tests sowie die Migration des Build-Servers auf Amazon ECS mit AWS Fargate. Das FinOps-Team führte PerfectScale for Spot ein, um die Auto-Scaling-Gruppen in Non-Production-Umgebungen zu optimieren. So ließen sich Spot Instances zuverlässig einsetzen – mit automatischem Fallback auf On-Demand, falls erforderlich.
Mit dem Wachstum unserer Nutzerbasis hatten wir bei HackerRank mit Herausforderungen in der AWS-Infrastruktur zu kämpfen, die zusätzliche Kosten und ärgerliche Ausfallzeiten verursachten. Die Beratung und die Kostenoptimierungstechnologie von DoiT waren Gold wert: Die Ursachen wurden schnell identifiziert und ein mehrstufiger Ansatz geliefert, mit dem wir die Ausfallzeiten reduziert, die EC2-Ausgaben um 24 % gesenkt und die On-Demand-EC2-Kosten unserer Non-Production-ASGs um fast 50 % verringert haben.
Vinay Aggarwal, Senior Software Engineer
HackerRank wurde 2012 in Kalifornien gegründet und unterstützt heute mehr als 3.000 Unternehmen weltweit bei der Einstellung qualifizierter Entwickler. Über die hauseigene Plattform können Arbeitgeber die Programmierkenntnisse von Kandidaten anhand von Coding Challenges, Assessments und technischen Reviews prüfen und bewerten. So lassen sich Talente in jeder Phase des Recruiting-Prozesses objektiv beurteilen. Darüber hinaus betreibt HackerRank eine Community-Plattform, auf der Entwickler weltweit Wissen teilen, ihre Fähigkeiten zeigen, Coding Challenges lösen, an Wettbewerben teilnehmen und gemeinsam an Projekten arbeiten.
DoiT erkannte, dass die Build-Release-Pipeline von HackerRank zu Verzögerungen und langen Release-Zyklen führte. Die Lösung umfasste kürzere Startzeiten für Docker-Container, die Bereitstellung von Code-Beispielen und Dokumentation für einen Proof of Concept, die parallele Ausführung von Unit-Tests sowie die Migration des Build-Servers auf Amazon Elastic Container Service mit AWS Fargate. Das Ergebnis: mehr Elastizität, weniger Wartungsaufwand und ein deutlich schlankerer Build-Release-Prozess.
Das FinOps-Team von DoiT setzte PerfectScale for Spot ein, um die Auto Scaling Groups der EKS-Worker-Nodes in Non-Production-Umgebungen zu optimieren. Mithilfe von Machine Learning überwacht die Technologie die Cloud-Nutzung kontinuierlich und erkennt Compute-Ressourcen, die nicht durch bestehende Commitments abgedeckt sind. PerfectScale for Spot lieferte Best-Practice-Empfehlungen für die ASG-Konfiguration, unterstützte mehr Instance-Typen mit ähnlichen Eigenschaften und bot ein Fallback auf On-Demand, sobald die Spot-Kapazität nicht ausreicht.
Dank der Pipeline-Modernisierung kann HackerRank kleine Änderungen häufiger und mit größerer Agilität ausliefern – ganz im Sinne agiler Prinzipien der inkrementellen Auslieferung. Das Resultat: ein schnellerer und zuverlässigerer Service für die Kunden. Die Kostenoptimierung brachte 24 % weniger On-Demand-EC2-Ausgaben und nahezu eine Halbierung der On-Demand-EC2-Kosten für Non-Production-ASGs – Einsparungen in Tausenderhöhe, ohne zusätzlichen Aufwand oder Risiko.
Entdecken Sie, wie PerfectScale Teams beim Right-Sizing von Clustern unterstützt, Waste removal ermöglicht und die Performance verbessert – ganz ohne manuelles Tuning.
