Probleemstelling
Een toonaangevende Amerikaanse aanbieder van breedband- en internetdiensten schaalde snel op met Google Cloud Platform's Big Query, maar zonder de bijbehorende governance, ontwerpstandaarden of kostenbeheersing. Het resultaat was een kwetsbare analyseomgeving met ongecontroleerde clouduitgaven, een gefragmenteerde data-infrastructuur en terugkerende inefficiënties. Polestar Analytics werd ingeschakeld om het Big Query-ecosysteem te transformeren door middel van grootschalige optimalisatie, AI-gestuurde automatisering, realtime inzicht en een duurzame FinOps-aanpak.
Belangrijkste uitdagingen
- Inefficiënties in tabellen en query's: geen partitionering, clustering of zoekindexering; inefficiënte weergaven en querypatronen; onderbenutting van gematerialiseerde weergaven.
- Kosten en financieel verlies in de cloud: Ongecontroleerde byte-scans en opslagverbruik; grote hoeveelheden verouderde, ongebruikte datasets; geen geautomatiseerde waarschuwingen of beveiligingsmechanismen.
- Gefragmenteerde dashboards voor analysegebruik draaien zonder actieve gebruikers; geen prioritering op basis van bedrijfskritische factoren; historische gegevens blijven vastzitten in stagingtabellen.
- Leemten in de volwassenheid van governance en finops: Kennisleemten in kostenefficiënte werkwijzen; handmatige processen en vertraagde goedkeuringen; zwakke governance-controlemechanismen.
Architectuur bouwen met de beste technologie-stack
Oplossing geïmplementeerd
- Optimalisatie — De meest kostbare tabellen, weergaven en query's zijn gecontroleerd. Partitionering, clustering, zoekindexering en ETL-refactoring zijn toegepast om byte-scans en slotverbruik aan de bron te verminderen.
- Automatiseren — We hebben een framework voor bulkmigratie ontwikkeld dat optimalisatieregels uit een centrale configuratietabel leest en wijzigingen in alle projecten implementeert via één enkele uitvoering van een opgeslagen procedure. Dit vervangt uren handmatig DDL-werk.
- Intelligentize — We hebben een Vertex AI-model (Gemini 2.5 Flash) ingezet dat gegevens uit inventaristabellen leest, dure query's analyseert en aanbevelingen genereert voor partitionering, clustering en zoekindexering. Deze aanbevelingen worden direct teruggekoppeld naar het Bulk Migration Framework om een gesloten optimalisatiecyclus te creëren.
- Monitor — Leverde een gecentraliseerd dashboard voor observatie, waarmee leidinggevenden en engineeringteams realtime inzicht kregen in kosten, gebruik, prestaties en optimalisatiestatus, met een uitsplitsing van de uitgaven per project, gebruiker en workload.
Zijn er uitdagingen?
Onze branche-experts kunnen uw probleem oplossen.