Fallstudie Localytics

Localytics ist ein Analyse- und Beratungsunternehmen für Web- und mobile Apps. Die großen Marken wie z. B. ESPN, eBay, Fox, Salesforce, RueLaLa und New York Times setzen seine Marketing- und Analysetools ein, um die Leistung von Apps zu verstehen und neue sowie vorhandene Kunden zu beraten. Die Software des in Boston ansässigen Unternehmens wird in mehr als 37 000 Apps auf mehr als drei Milliarden Geräten in aller Welt verwendet.

• Unterstützt eine Pipeline, über die täglich Milliarden von Datenpunkten von verschiedenen mobilen Anwendungen, die die Localytics-Analysesoftware nutzen, hochgeladen werden.
• Das Technikteam musste auf Datenteilmengen zugreifen, um neue Services zu erstellen, was aber zu zusätzlicher Kapazitätsplanung, Nutzungsüberwachung und Infrastrukturverwaltung führte.
• Das Plattformteam wollte den Technikteams ein selbständiges Arbeiten durch Self-Service ermöglichen.
  

• Verwendet AWS, um ca. 100 Milliarden Datenpunkten monatlich durch Elastic Load Balancing zu Amazon Simple Queue Service, dann zu Amazon Elastic Compute Cloud und schließlich in einen Amazon Kinesis-Stream zu senden.
• Für jedes neue Funktion der Marketingsoftware wird ein neuer Microservice durch die Verwendung von AWS Lambda erstellt, um auf den Amazon Kinesis-Datenstrom zuzugreifen. Jeder Microservice kann parallel zu anderen auf den Datenstrom zugreifen.
  

• Entkoppelt Produktentwicklung-Vorgänge von der Plattformanalyse-Pipeline und ermöglicht die Erstellung neuer Microservices für den Zugriff auf den Datenstrom, ohne mit der Hauptanalyseanwendung zusammenbündeln zu müssen.
• Eliminiert die Anforderungen daran, die Infrastruktur für die Ausführung der einzelnen Microservices bereitzustellen und zu verwalten.
• Nach der Auslastung skaliert Lambda automatisch auf und abwärts und verarbeitet monatlich mehrere zehn Milliarden Datenpunkte.
• Verkürzt die Markteinführungszeit für neue Kunden-Services, da jede Funktion einen neuen Microservice darstellt, der unabhängig von allen anderen Microservices ausgeführt und skaliert werden kann.