En début d'année, le CFO de Trax a fixé des objectifs d'économies ambitieux à l'ensemble de l'organisation. Si Mark Serdze, directeur de l'infrastructure cloud, et son équipe ont rapidement réduit les coûts hors Kubernetes, ils se sont heurtés à des obstacles pour optimiser leur environnement Kubernetes multi-cloud et multi-cluster à grande échelle.
L'optimisation manuelle à l'aide du Vertical Pod Autoscaler (VPA), des logs de cluster et des solutions de monitoring existantes n'offrait pas la clarté nécessaire et ne pouvait pas passer à l'échelle sans efforts de développement considérables. L'équipe en était réduite à des actions ponctuelles et réactives, à l'impact minime sur ses objectifs. Les lacunes de leur outillage engendraient des débats chronophages et des décisions à l'intuition, qui faisaient souvent peser un risque sur la résilience des services.
Trax a déployé PerfectScale by DoiT pour bénéficier d'une visibilité des coûts et de recommandations d'optimisation guidées par l'IA sur son environnement Kubernetes de plus de 200 microservices. La plateforme a apporté une visibilité claire sur les besoins en ressources de chaque service et mis en évidence les principales opportunités d'élimination du gaspillage, tout en équilibrant économies et résilience.
La capacité unique de PerfectScale à consolider chaque replica d'un service dans une vue unique a permis à Trax de comprendre l'utilisation hétérogène entre replicas — particulièrement précieuse pour les workloads éphémères comme les jobs Spark et Flink — et de repenser l'architecture de ses services pour dégager de nouvelles économies sans impacter la disponibilité.
Les recommandations d'optimisation des coûts ont été déterminantes pour nous : elles nous indiquaient quelles actions mener, avec une compréhension claire de l'impact de chaque changement. Sur l'un de nos clusters, nous avons pu réduire les coûts de 75 %, ce qui représente des économies annuelles à six chiffres.
Mark Serdze, Directeur de l'infrastructure cloud, Trax
La mission de Trax est de permettre aux marques et aux distributeurs d'exploiter la puissance des technologies digitales pour offrir les meilleures expériences d'achat possibles. Ses innovations de pointe et son excellence dans le développement de technologies avancées et de méthodes de collecte de données autonomes favorisent des expériences d'achat positives et libèrent des opportunités de revenus sur tous les points de vente.
Le portefeuille de solutions de Trax fournit des métriques, des analyses et des services critiques qui aident ses clients à gagner du temps et de l'argent en améliorant l'expérience d'achat. Kubernetes est un composant clé de son infrastructure, au cœur d'un environnement multi-cloud et multi-cluster à grande échelle qui dessert des clients dans plus de 90 pays, dont certaines des plus grandes entreprises mondiales.
En début d'année, le CFO a fixé des objectifs d'économies ambitieux dans plusieurs pans de l'organisation. Pour Mark Serdze, directeur de l'infrastructure cloud, et son équipe, cela signifiait agir vite pour optimiser les coûts cloud. Ils ont obtenu des résultats rapides hors Kubernetes, mais à l'intérieur de leurs clusters, ils se sont heurtés à des obstacles.
"Nous avons commencé à optimiser manuellement avec les métriques disponibles, en utilisant le Vertical Pod Autoscaler (VPA), les logs de cluster et nos solutions de monitoring", explique Mark Serdze. "Cette approche ne nous offrait pas la clarté nécessaire et aurait été difficile à faire passer à l'échelle sans efforts de développement importants. Nous en étions réduits à des actions ponctuelles et réactives, à l'impact minime sur nos objectifs."
Les lacunes de leur outillage engendraient des débats chronophages sur les actions à mener, aboutissant souvent à des décisions à l'intuition, à des reprises de travail et à des risques pour la résilience des services.
Peu après le déploiement de PerfectScale by DoiT, Mark Serdze et son équipe ont obtenu la visibilité des coûts qui leur manquait sur leur environnement Kubernetes. Au sein de leur vaste environnement de plus de 200 microservices, ils voyaient clairement les ressources nécessaires à chaque service et les principales opportunités d'élimination du gaspillage.
L'intelligence de la plateforme, guidée par l'IA, leur a permis d'agir rapidement, en mettant en balance les économies potentielles et la résilience globale pour ajuster les ressources de manière sûre et efficace, sans compromettre les performances.
"Les recommandations d'optimisation des coûts ont été déterminantes pour nous : elles nous indiquaient quelles actions mener, avec une compréhension claire de l'impact de chaque changement", explique Mark Serdze. "Sur l'un de nos clusters, nous avons pu réduire les coûts de 75 %, ce qui représente des économies annuelles à six chiffres."
Grâce à la richesse des données et des analyses, Trax a également pu remplacer un outil FinOps existant, qui manquait de détails granulaires sur les coûts et de recommandations d'optimisation — le tout quasiment sans impact sur son budget.
Après avoir éliminé les ressources gaspillées, l'équipe de Trax s'est attachée à identifier de nouvelles opportunités d'optimisation des coûts liées aux résultats métier.
"Une métrique clé pour nous est le coût par traitement, fortement influencé par l'efficacité de notre environnement Kubernetes", explique Mark Serdze. "S'il dépasse un certain seuil, nous subissons une forte pression pour en comprendre la cause et prendre des mesures pour le réduire."
La fonctionnalité unique de PerfectScale, qui consolide chaque replica d'un service dans une vue unique, a apporté à l'équipe une vision claire de l'utilisation hétérogène entre replicas — particulièrement utile pour les workloads éphémères comme les jobs Spark ou Flink.
"Nous avons pu créer plusieurs variantes du service avec différents niveaux de ressources et router les requêtes entrantes vers le bon service en fonction de la taille des données", explique Mark Serdze. "Cela a eu un impact majeur sur notre métrique de coût par traitement. PerfectScale a fait remonter ces données instantanément ; sans eux, nous aurions passé d'innombrables heures à évaluer des centaines de replicas pour obtenir les mêmes résultats."
Au-delà des résultats rapides et probants en matière d'optimisation des coûts, l'équipe de Trax attribue une grande partie de son succès au partenariat stratégique et à l'accompagnement de PerfectScale.
"Le soutien pendant la preuve de concept (POC) a beaucoup contribué à l'obtention de résultats rapides", explique Mark Serdze. "L'équipe PerfectScale a travaillé à nos côtés, nous a aidés à optimiser et a veillé à notre réussite sur la plateforme. Je n'ai jamais vu un tel niveau d'engagement chez d'autres fournisseurs, et je suis ravi d'avoir trouvé un partenaire sur qui compter pour garder nos coûts Kubernetes sous contrôle à mesure que nous grandissons."
Explorez comment PerfectScale aide les équipes à faire du right-sizing de leurs clusters, à réduire le gaspillage et à améliorer les performances, sans ajustements manuels.
