Adloox aide les annonceurs et agences media a mesurer la qualite de leurs campagnes digitales, detecter les trafics frauduleux et verifier que les publicites apparaissent dans des environnements adaptes. Pour produire ces analyses, la plateforme traite des volumes de donnees tres importants, avec plus de 7 milliards de bid requests frauduleuses evitees chaque jour.
Des insights publicitaires soumis a de forts volumes.
Les marques qui investissent dans la publicite digitale veulent comprendre si leurs campagnes atteignent les bonnes audiences, si les impressions sont visibles et si les placements respectent leur cadre de marque. Adloox analyse les fournisseurs, domaines, emplacements publicitaires et unites de diffusion pour fournir des recommandations objectives.
Historiquement, l'infrastructure applicative et les pipelines de donnees reposaient sur des serveurs dedies. Avec la croissance de l'activite et l'automatisation accrue des encheres publicitaires, Adloox avait besoin d'une architecture plus scalable, plus automatisee et moins consommatrice en gestion d'infrastructure.
Remplacer le sur-provisionnement par une scalabilite automatique.
L'ancienne infrastructure demandait de provisionner et de deprovisionner des machines a l'avance. Or le trafic Adloox varie fortement : il peut etre trois ou quatre fois plus eleve en journee que pendant la nuit. Cette dynamique conduisait a sur-provisionner et a surveiller en permanence les capacites disponibles.
Adloox cherchait une plateforme de services geres pour concentrer ses efforts sur les nouvelles fonctionnalites applicatives et les algorithmes de detection de fraude. La securite et les mises a jour systeme faisaient aussi partie des sujets a simplifier.
Migrer charge par charge avec OP-Rate.
Pour continuer a servir les campagnes live de ses clients pendant la migration, Adloox a choisi de construire une architecture parallele avec OP-Rate. Les services ont ete deplaces charge par charge, en validant leur bon fonctionnement en production avant de poursuivre la bascule.
Le premier chantier a porte sur la migration de la plateforme data vers Google Cloud, avec une optimisation du pipeline de donnees. Les applications de tracking ont ensuite ete deplacees vers Google Kubernetes Engine afin de beneficier de l'autoscaling et de l'auto-repair.
Structurer la chaine data avec GKE, Dataproc et BigQuery.
L'architecture cible combine plusieurs services Google Cloud pour repondre aux besoins de calcul, de stockage, d'analyse et de supervision. L'enjeu est de traiter les volumes quotidiens, executer les algorithmes de detection de fraude et restituer rapidement des rapports exploitables aux clients.
- orchestration des traitements avec Google Kubernetes Engine ;
- deploiement multiregion avec Cloud Load Balancing ;
- Compute Engine pour des capacites de traitement complementaires ;
- Cloud Storage pour les donnees de jour et les sorties de traitement ;
- Dataproc pour les algorithmes nocturnes de detection de fraude ;
- BigQuery pour les rapports clients accessibles depuis le dashboard Adloox.
L'infrastructure est egalement observee via Cloud Logging et Cloud Monitoring, avec des logs retrospectifs et des alertes temps reel. Cloud SQL couvre les besoins relationnels, tandis que Cloud Composer et Cloud Scheduler automatisent certains workflows.
Des traitements plus rapides et moins de charge infrastructure.
Depuis la migration vers Google Cloud, Adloox peut absorber automatiquement les hausses de trafic. Les traitements batch nocturnes sont deux fois plus rapides, ce qui rend les donnees disponibles plus tot pour les equipes et les clients.
L'entreprise indique aussi avoir reduit ses couts et elimine environ 40 % du temps passe sur la gestion de l'infrastructure. Ce temps peut etre reinvesti dans le developpement de nouvelles fonctionnalites et dans l'amelioration de la plateforme.
BigQuery ouvre de nouvelles capacites d'analyse : les clients peuvent creer des rapports sur trois, six ou douze mois de donnees en moins de dix secondes, directement depuis la plateforme Adloox.
Preparer les prochaines evolutions adtech.
Adloox poursuit l'extension de son usage des services geres Google Cloud et explore Vertex AI pour renforcer ses algorithmes de detection de fraude. La nouvelle plateforme sert aussi de socle au lancement de nouvelles fonctionnalites et de son dashboard client.
Dans un secteur ou les volumes, les exigences de transparence et la vitesse d'analyse progressent rapidement, disposer d'un socle operable devient un avantage direct pour la qualite du service rendu.
Ce que ce cas dit d'une plateforme data operable.
Le cas Adloox montre qu'une migration cloud utile relie scalabilite, performance data, supervision et reduction de la charge d'exploitation. La valeur ne vient pas d'un seul service, mais de la coherence entre orchestration, traitement, stockage, reporting et operations.
Pour AN2C, c'est ce qui distingue une plateforme cloud simplement migree d'une plateforme vraiment exploitable : elle absorbe les variations de charge, produit des donnees plus vite et libere du temps pour construire de nouvelles capacites metier.