Bubo.AI schließt 12-tägige AWS-Migration ab und verbessert Leistung und Skalierbarkeit

über bubo.ai

Bubo.AI bietet KI-gestützte Preisoptimierungslösungen, die wertorientierte Preisgestaltung und maschinelles Lernen nutzen, um Großhändlern und Distributoren zu helfen, ihre Nettogewinne um über 20 % zu steigern. Die Plattform kombiniert intelligente Kostenanalyse, prädiktive Modellierung und Marktreaktion, um intelligentere Preisstrategien zu entwickeln.

Herausforderung

Bubo.AI wollte seine Open-Source-Grafikbibliotheken Plotly von Microsoft Azure zu Amazon Web Services (AWS) migrieren, um von einer besseren Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und Leistung zu profitieren. Als Unternehmen, das fortschrittliche KI und maschinelles Lernen für die dynamische Preisoptimierung einsetzt, benötigte es eine Cloud-Umgebung, die mit seinen komplexen Datenverarbeitungsanforderungen Schritt halten kann.

Ihre Dienstleistungen umfassen KI-gesteuerte Kostenanalysen, Markttrendvorhersagen und Anpassungen der Preisstrategie für Großhändler und Distributoren. Dies führte zu einem hohen Volumen an komplexen Datenanforderungen, was bedeutete, dass die Migration minimale Ausfallzeiten, eine optimierte Infrastrukturleistung und eine skalierbare Grundlage für zukünftige Marktexpansion gewährleisten musste.

Lösung

Mithilfe seines Migration.core-Frameworks migrierte Firemind die Anwendung von Bubo.AI in nur 12 Tagen zu AWS. Der Prozess umfasste das Einrichten einer AWS-Organisation, das Konfigurieren von Konten und Sicherheitsrichtlinien sowie das Erstellen einer CI/CD-Pipeline für eine reibungslose Bereitstellung. AWS IAM Identity Center, Amazon GuardDuty und AWS Secrets Manager sorgten für einen sicheren Zugriff und die Erkennung von Bedrohungen, während Amazon Fargate die Containerverwaltung vereinfachte. 

Um die Leistung und Zuverlässigkeit zu optimieren, wurden Amazon CloudWatch, AWS Trusted Advisor und AWS CloudTrail für die Überwachung, Best-Practice-Anleitungen und Audits implementiert. Die schrittweise Migration, beginnend mit Testdaten, sorgte für minimale Unterbrechungen und führte zu einer schnelleren Darstellung von Diagrammen, verbesserter Skalierbarkeit und geringeren Betriebskosten. 

Genutzte Dienste

  • AWS IAM-Identitätscenter
  • Amazon Fargate
  • Amazon GuardDuty
  • AWS Secrets Manager

 

 

Die Ergebnisse

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