Кейс клієнта: Megogo

Як Megogo досягли значних покращень продуктивності та скорочення витрат за допомогою BigQuery та Looker

Про клієнта

Megogo — провідний постачальник продуктів та послуг OTT-стримінгу. Як одна з найбільших розважальних платформ Східної Європи, компанія має понад 55 мільйонів користувачів та пропонує каталог із 200 000 годин контенту, а також трансляції більше ніж 4 000 місцевих та іноземних телеканалів.

Завдання

Швидке зростання Megogo вимагало масштабованого, гнучкого та економічного рішення для обробки зростаючих обсягів даних та спрощення інфраструктури. З огляду на велику кількість даних про контент та активність користувачів, компанії потрібна була потужна платформа, здатна швидко обробляти та аналізувати масиви даних, мінімізуючи витрати.

Рішення

У співпраці з Cloudfresh, Megogo обрали BigQuery — маштабоване хмарне сховище даних. Це рішення було впроваджено для зберігання та аналізу всіх масивів даних, включаючи обробку аналітики та перехресний аналіз кластерів даних.

Хоча спочатку команда Megogo не мала досвіду роботи з BigQuery, завдяки внутрішнім компетенціям і відсутності необхідності керувати апаратним забезпеченням, компанія змогла сформувати спеціалізовану команду.
Особлива економічність BigQuery у порівнянні з фізичною інфраструктурою, яка потрібна для обробки аналогічних обсягів даних, стала ключовим фактором.

Модель ціноутворення “оплата за використання” BigQuery в поєднанні з масштабованістю дозволила Megogo щорічно оптимізувати як процеси запитів, так і архітектуру, усуваючи фінансові витрати, пов’язані з обслуговуванням фізичної інфраструктури.

Ще однією перевагою для компанії є автентифікація через Google, яку Megogo вже використовує для поштових сервісів, що дозволяє командам ефективно керувати доступом як до платформ для комунікацій, так і до аналітичних інструментів.

Що стосується аналізу даних, для доступу до даних, їх дослідження та отримання корисної інформації Megogo використовує Looker — платформу BI та аналітики даних від Google Cloud. З більш ніж 300 панелями моніторингу, які використовують у різних департаментах, Looker дозволяє Megogo приймати обґрунтовані рішення без необхідності оновлення в реальному часі. Налаштувавши цикл оновлення даних з щогодинного на щоденний, аналітика Looker стала ідеально відповідати потребам Megogo, надаючи потужні інсайти на основі даних.

Результати

Співпрацюючи з Cloudfresh, Megogo успішно використовують рішення BigQuery та Looker для трансформації підходу до управління та аналізу даних. Комбінація швидкості, масштабованості та оптимізації витрат дозволила компанії зосередитися на отриманні інсайтів з даних, а не на обмеженнях інфраструктури. Ось ключові результати:

• Значні покращення продуктивності: BigQuery дозволяє Megogo швидко обробляти величезні обсяги даних, скорочуючи час виконання запитів до хвилини для 2,82 ТБ даних — значно перевершуючи традиційні апаратні рішення.
• Підвищена економія витрат: Адаптивна модель ціноутворення BigQuery в поєднанні з економічними стратегіями Cloudfresh дозволила Megogo постійно оптимізувати обробку даних та інфраструктуру, що призвело до значних заощаджень порівняно з необхідними витратами на підтримку аналогічних обсягів даних.
• Простота управління: Автоматична масштабованість BigQuery усунула потребу в управлінні апаратним забезпеченням, дозволивши команді Megogo зосередитися на важливих бізнес-задачах, а не на інфраструктурних питаннях.
• Прийняття рішень на основі даних: З більш ніж 300 панелями моніторингу Looker, Megogo отримує дієві інсайти з своїх даних, що дозволяє різним відділам приймати обґрунтовані рішення.

Роль Cloudfresh

Cloudfresh надали стратегічне керівництво та технічну експертизу для впровадження та оптимізації BigQuery для Megogo. Від стратегій з економії коштів до постійної підтримки — Cloudfresh допомагають Megogo повністю використовувати можливості Google Cloud.

• Оптимізація витрат: Будучи Прем’єр Партнером Google Cloud, Cloudfresh надали Megogo ексклюзивні переваги та спеціальні умови, що допомогло зберегти низькі витрати на обробку при масштабуванні.
• Технічна експертиза: Cloudfresh надали експертні консультації щодо квот BigQuery, заходів контролю витрат та послуг Data Transfer. Ця підтримка сприяла покращенню аналітики даних і операційної ефективності, що безпосередньо вплинуло на зростання і успіх бізнесу Megogo.